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歐世盛多通道電化學高通量篩選平臺:為過氧化氫電催化劑篩選評價按下快進鍵

 更新時間:2025-09-02 點擊量:270
歐世盛多通道電化學高通量篩選平臺:為過氧化氫電催化劑篩選評價按下快進鍵

歐世盛公司設計開發(fā)的多通道電化學高通量篩選平臺 ,集在線程序制備系統(tǒng)和類環(huán)盤電極檢測體系為一體。

PART.1

研究背景

過氧化氫(H2O2)俗稱雙氧水,是重要的 100 種化學品之一,其具有綠色、環(huán)保、高效等諸多優(yōu)勢,被廣泛應用于廢水處理、消毒滅菌等日常生活以及己內酰胺、環(huán)氧丙烷等大型石化過程之中。目前過氧化氫主要由蒽醌氧化法制備,該方法生產效率高、規(guī)模大,但碳排放量大,安全風險高。亟待開發(fā)出一種高效、簡易、綠色、可持續(xù)的過氧化氫制備技術。

隨著能源革命的到來,綠電驅動化學轉化已成為化學工業(yè)的重要發(fā)展方向。電催化合成過氧化氫的反應機理有兩種:第一種是水氧化反應,水分子在催化劑表面發(fā)生一系列氧化反應得到過氧化氫,但該方法所需電壓高、易發(fā)生副反應生成氧氣或氫氧根自由基,難以大規(guī)模應用;第二種是氧還原反應,氧氣分子在催化劑表面發(fā)生一系列還原反應生成過氧化氫,該方法條件溫和,被認為是一種最有希望替代傳統(tǒng)蒽醌工藝的過氧化氫合成方法,但反應速率較慢,也容易發(fā)生副反應生成水,所以對于電催化合成過氧化氫來說篩選高活性、高選擇性的電催化劑至關重要。

PART.2

應用案例

化學家們想要篩選出性能優(yōu)異的催化劑,一個合適的催化劑性能檢測方法是不可少的,目前常規(guī)的催化劑性能檢測方法是旋轉環(huán)盤電極法,該方法可以準確地評估催化劑的氧還原活性和過氧化氫的選擇性,但旋轉環(huán)盤電極結構復雜、導致其難以與高通量自動化設備聯(lián)動。歐世盛創(chuàng)新性地設計并開發(fā)了一種新型催化劑性能檢測裝置,該裝置能夠與高通量自動化設備聯(lián)動,從全新的角度加速了電催化合成過氧化氫催化劑的開發(fā)進程。

1、催化劑性能檢測電極模型

通過檢測電極上電流密度js的變化率、合成電極上的電流密度jd、反應池內電解質溶液體積V可以計算催化劑表觀速率常數Kr,從而就能比較不同催化劑的催化性能。

歐世盛多通道電化學高通量篩選平臺:為過氧化氫電催化劑篩選評價按下快進鍵

2、催化劑制備過程

使用0.5M Na2SO4作為電解液,取4mg Ni 催化劑分散于780μL 異丙醇、200μL水和 20μL Nafion 溶液中,冰水浴超聲作用0.5h,得到均勻的催化劑漿料。取20μL催化劑漿料滴涂在玻碳盤電極上,自然干燥,得到催化劑負載層。單批次最高可程序化制備48種不同催化劑,制備完成后可連續(xù)檢測48組電化學數據。

3、催化劑性能檢測方法


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4、模型驗證

實驗過程中挑選了一種性能優(yōu)異的催化劑,在不同電解質溶液體積下進行實驗,CV活化后掃描LSV曲線,選取起始電位后催化劑性能比較優(yōu)異的反應電壓,在該電壓下進行恒電壓反應,檢測電極電流基本呈正比例增加,合成電極上的電流密度基本保持不變,然后通過推導公式,可以計算得到同一催化劑的表觀速率常數分別為2.01×10-4 L/s、1.96×10-4L/s和1.87×10-4L/s,數據一致性好,模型可靠性高。

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5、裝置應用

在驗證模型可靠性后,進行了裝置的應用,分別挑選了不同煅燒溫度下得到的兩種催化劑,分別命名為Ni-O-C-1和Ni-O-C-2以及未負載氧化鎳的空白催化劑O-C-3,先進行了旋轉環(huán)盤電極的測試,在實驗電壓下過氧化氫的選擇性分別為70.83%、66.17%和1.85%,之后利用歐世盛新型催化劑性能測試電極裝置進行實驗,實驗步驟與驗證模型時操作一致,最終得到催化劑表觀速率常數分別為1.96×10-4L/s、1.62×10-4L/s和0.12×10-4L/s,催化劑Ni-O-C-1性能優(yōu)于催化劑Ni-O-C-2,催化劑O-C-3幾乎沒有催化性能,與旋轉環(huán)盤電極測試結果相同,證明了該裝置評判催化劑性能的準確性和良好的實用性。

歐世盛多通道電化學高通量篩選平臺:為過氧化氫電催化劑篩選評價按下快進鍵

PART.3

結語

旋轉環(huán)盤電極(RRDE)與高通量制備技術的結合,為解決電催化劑研發(fā)中的“合成-表征-優(yōu)化"閉環(huán)效率瓶頸提供了創(chuàng)新路徑。這種融合不僅提升了研發(fā)速度,更通過原位反饋機制增強了材料設計的精準性。

歐世盛多通道電化學高通量篩選平臺:為過氧化氫電催化劑篩選評價按下快進鍵



自動化高通量合成設備聯(lián)動催化劑性能檢測裝置,批量獲取催化劑性能的數據,為 Al+Science 的范式研究建立了硬件基礎。



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