一种CuZn双单原子电化学催化CO2还原材料及其制备方法

    公开(公告)号:CN111841601A

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN202010636079.2

    申请日:2020-07-03

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明公开了一种CuZn双单原子电化学催化CO2还原材料及其制备方法,属于复合材料制备领域。本发明电化学催化CO2还原材料由反应活性物和载体组成,以CuZn双单原子作为反应活性物,氮掺杂的碳纳米片作为载体;其中,金属Cu和Zn以单原子的形式存在而具有最大的原子利用效率,故而电催化材料具有较为优异的催化活性和选择性,在较宽的电压测试范围内(-0.8~-1.3V vs.RHE),其产物乙醇的法拉第效率近50%。

    一种均相AuNi合金催化材料及其制备方法

    公开(公告)号:CN111013606A

    公开(公告)日:2020-04-17

    申请号:CN201911373570.4

    申请日:2019-12-27

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明公开了一种均相AuNi合金催化材料及其制备方法,属于电催化技术领域。本发明采用静电纺丝法制备纳米纤维膜,结合简便高效的阶梯升温法及高温热还原方法制得均相AuNi合金纳米颗粒,制备方法操作简便,环保高效。利用本发明方法制备的催化材料合金颗粒达到纳米尺度,用于电化学还原二氧化碳制备一氧化碳,催化活性高,其中,催化材料Au1Ni1/CNFs的CO最优法拉第效率能够达到92%,电流密度达到3.9mAcm-2。同时能够有效抑制析氢反应,具有较高的选择性和稳定性,所制的催化材料Au1Ni1/CNFs在连续工作12h后,依然能保持稳定。

    一种负载钒钴合金纳米颗粒的电催化材料及其制备方法

    公开(公告)号:CN109701545A

    公开(公告)日:2019-05-03

    申请号:CN201811585631.9

    申请日:2018-12-25

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明公开了一种负载钒钴合金纳米颗粒的电催化材料及其制备方法,属于复合材料制备技术领域。本发明利用静电纺丝法将钒源和钴源负载在超细纤维碳前驱体上,后经过预氧化和还原过程,制备得到碳纳米纤维负载钒钴合金纳米颗粒电解水催化材料,所述电解水催化材料由反应活性物和载体组成,所述反应活性物为钒钴合金纳米颗粒,所述载体为静电纺丝法制备的碳纳米纤维材料。本发明制备得到的电解水催化材料具有高比表面积,有利于电解液的扩散和气体的脱附,同时可在酸性和碱性条件下析氢,大电压下产氢速率远高于商用Pt/C电极,此外,本发明制备的电解水催化材料无需涂覆到电极上,可直接作为电极进行电解水。

    一种自支撑双金属镍钨碳化物全解水材料及其制备方法

    公开(公告)号:CN109621969A

    公开(公告)日:2019-04-16

    申请号:CN201811585614.5

    申请日:2018-12-25

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明公开了一种自支撑双金属镍钨碳化物全解水材料及其制备方法,属于复合材料制备技术领域。本发明利用静电纺丝法和高温热还原法制备一种双金属镍钨碳化物电解水催化材料,首先通过静电纺丝法制备得到含有钨源和镍源的混合纳米纤维膜,再依次经过预氧化和石墨化使得钨源和镍源在原位形成双金属镍钨碳化物Ni2W4C,从而制备得到全解水材料。本发明制备得到的材料具有高比表面积,有利于电解液的扩散和气体的脱附,同时可同时作为阴极和阳极在碱性条件下全解水,无需涂覆到电极上,可直接作为电极进行电解水。

    一种B掺杂双相高熵合金催化材料及其制备方法和应用

    公开(公告)号:CN117248237A

    公开(公告)日:2023-12-19

    申请号:CN202311134448.8

    申请日:2023-09-04

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明涉及一种B掺杂双相高熵合金催化材料及其制备方法和应用,属于复合材料制备领域。本发明的B掺杂双相高熵合金催化材料的制备具体:将硼源和铁源、钴源、镍源、铜源以及钯源加入到纳米纤维纺丝液中,搅拌均匀,然后采用电纺工艺进行纺丝,得到含有硼源、铁源、钴源、镍源、铜源以及钯源的纳米纤维膜;再将纳米纤维膜在1000℃煅烧,并保温2‑4个小时;保温结束后降至室温,即得B12‑FeCoNiCuPd/CNFs催化材料;该材料能够在0.5mol/L的硫酸钾溶液中进行电化学合成氨,制备成本低、催化活性和选择性高。

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