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催化方面的期刊在线播放_催化剂的四种分类(2024年12月免费观看)

内容来源：安定传媒所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

催化方面的期刊

期刊名：Journal of Alloys and Compounds 期刊ISSN：0925-8388 最新影响因子：5.8 自引率：10.30% 出版商：Elsevier BV 出版国家或地区：SWITZERLAND 出版周期：Semimonthly 出版年份：1991 年文章数：4427 Gold OA文章占比：5.26% 中科院分区：大类学科材料科学 2区小类学科物理化学、材料科学：综合、冶金工程均为2区 JCR分区：Q1 《Journal of Alloys and Compounds》是一本涵盖材料科学、固体化学、物理学科交叉的国际期刊。其收稿范围主要包括以下几个方面：合金材料：涉及合金的合成、制备、性能和应用，包括金属合金、陶瓷合金和高分子合金等。化合物材料：研究化合物材料的合成、制备、结构和性能，包括无机化合物、有机化合物和混合化合物等。材料性能：探讨合金和化合物材料的物理、化学和机械性能，如热力学性质、电学性质、磁学性质、光学性质和力学性质等。材料应用：研究合金和化合物材料在能源、环境、电子、光电子、催化和生物医学等领域的应用。材料表征：涉及合金和化合物材料的结构、形貌和组成等表征方法，如X射线衍射、扫描电子显微镜、透射电子显微镜和质谱等。该期刊的收稿类型包括原创性研究论文、综述文章、通信和快报等。《Journal of Alloys and Compounds》旨在作为一个国际性的平台，发表涉及化合物和合金的固体材料研究成果，其特色在于学科的多样性，汇集了来自材料科学、固态化学和凝聚态物理的结果《Journal of Alloys and Compounds》被评为中国科学院2区的顶级期刊，最新影响因子高达6.2。该期刊的审稿周期平均大约2个月，并且作者可以选择非开放获取（non-OA）的发表方式。每年该期刊发表的文章超过4800篇，为研究人员提供了丰富的发表机会。根据网友的分享，该期刊的实际接受率比官网公布的数据还要高。对于预算有限的学者而言，这本期刊是完成学位论文或职称评审的理想选择。「核心期刊论文发表超话」「sci期刊」「期刊发表」「论文期刊发表」

化学一区SCI期刊推荐𐟓š 做出了出色的研究，却不知道该投哪本化学一区期刊？别担心，下面我为你推荐几本优质的化学一区SCI期刊，帮你省时省力！ 𐟓Š GREEN CHEMISTRY 影响因子：9.3 自引率：7.50% 年文章数：944 出版周期：双月刊录取比例：91% 期刊简介：发表有关替代绿色和可持续技术开发的创新研究，减少化学企业对环境的影响。 𐟓 ORGANIC LETTERS 影响因子：4.9 自引率：12.20% 年文章数：1729 出版周期：周刊录取比例：83% 期刊简介：快速发布关于广泛主题的前沿研究、创造性方法和创新理念的简短报告。 𐟔젊OURNAL OF CATALYSIS 影响因子：6.5 自引率：4.60% 年文章数：380 出版周期：半月刊期刊简介：基于将催化功能与表面和金属络合物的基本化学性质联系起来的研究。 𐟌 JOURNAL OF RARE EARTHS 影响因子：5.2 自引率：17.30% 年文章数：230 出版周期：双月刊录取比例：容易期刊简介：涵盖了稀土在光谱、发光和荧光粉、催化、磁性和磁性材料、先进材料、化学和湿法冶金、金相学和火法冶金、新材料、固体物理和固体化学、应用、分析和测试、地质和选矿等方面的所有研究和应用。 𐟓– CHINESE JOURNAL OF CATALYSIS 影响因子：15.7 自引率：5.70% 年文章数：193 出版周期：月刊录取比例：容易期刊简介：该杂志范围涵盖催化在能源生产等领域应用新趋势、商业意义催化剂制备和活化的科学基础、结构表征光谱方法、新理论方法及均相和多相催化关系、催化剂结构和反应性理论研究。不知道怎么让你的研究与这些期刊的要求匹配？别担心！经验丰富的专家团队，指导你修改完善论文，大大提高你被录用的几率！

MOF助力！乙炔半加氢 𐟓…期刊： Nature Catalysis 𐟔妠‡题： A MOF-supported Pd1–Au1 dimer catalyses the semihydrogenation reaction of acetylene in ethylene with a nearly barrierless activation energy 𐟏†通讯作者： Donatella Armentano, Emilio Pardo, Antonio Leyva-P㩲ez 𐟎–亮点介绍： 𐟥1-Au1二聚体催化剂在极低的活化能（约1 kcal/mol）下实现了乙炔的高效半加氢，转化率超过99.99%，且乙烯选择性高于90%。 𐟥壟쥌–剂在35Ⰳ至150Ⰳ的温度范围内均表现出优异的催化活性，且在工业相关操作条件下具有较长的稳定性。 𐟍œ研究成果： 𐟍通过结合实验和计算研究，揭示了Pd1-Au1二聚体与MOF之间协同作用的机制，为工业反应提供了新的催化策略。 𐟍›该研究提供了一种新型的高分散、高金属负载的催化剂设计方法，有助于推动石化工业中关键反应的能效提升。 𐟍š总结： 𐟍ᦜ짠”究展示了一种定义明确的Pd1-Au1二聚体，锚定在金属-有机框架（MOF）的壁上，能够在模拟工业前端反应条件下，选择性地将乙炔半加氢为乙烯，转化率≥99.99%（乙炔≤1 ppm）且选择性>90%。

Science：光催化新突破！ 𐟌ˆ 期刊：Science 𐟔堦 ‡题：利用Marcus反相区进行第一排过渡金属基光氧化催化反应 𐟓젩€š讯作者：普林斯顿大学的David W. C. MacMillan𐟑袀𐟎“和密歇根州立大学的James K. McCusker 𐟒堧 ”究成果： 𐟓Œ 揭示了第一行金属基光催化的局限性 𐟓Œ 提出了一种基于Marcus理论的催化剂开发思路，并验证了这一猜想 𐟓Œ 探索了Co基催化剂的催化反应性能和反应进展 𐟓Œ 解析了Co基催化剂的催化机制 𐟓Œ 分析了底物的适用范围 𐟒– 亮点介绍： 𐟑† 开发了一种高效的光催化反应模式，这种模式在之前是难以预见的 ✌ 实现了基于非贵过渡金属的催化剂 𐟓 总结： ❣️ 这项研究表明，通过增加配体场能量和电子，Marcus倒置区域中钴（III）的基态恢复可以为第一行金属基光催化剂的设计提供科学依据，这将为使用储量丰富的化合物进行光氧化还原催化开辟巨大的可能性。

【论PEMWEs阳极设计的三大挑战】10月10日，澳大利亚阿德莱德大学乔世璋教授/郑尧教授团队在Cell Presss旗下期刊Chem上发表了一篇观点文章。网页链接文章围绕如何缩小实验室OER催化剂研究与实际工业应用需求之间的差距进行了详细探讨，并就耐久性、活性及成本优化等三方面做出了展望。

酸性环境中的水氧化反应（OER）是实现高效氢气生产的关键，但高成本和易失活限制了铱（Ir）基催化剂的应用。本研究开发了一种在锰（Mn）掺杂尖晶石氧化物（CMO）上稳定Ir单原子簇（IrSAE）的创新策略，通过优化Ir原子的分布和反应路径，大幅提升了催化剂的活性和稳定性。 𐟌Ÿ研究亮点单原子簇精准设计：利用Mn掺杂调控，在CMO表面稳定形成短程关联的Ir单原子簇，提升OER性能。氧化物路径优化：IrSAE-CMO抑制晶格氧参与，采用氧-氧自由基偶联路径，增强了OER反应效率。卓越的电催化性能与稳定性：在酸性条件下，IrSAE-CMO的活性和稳定性显著优于商业IrO₂，其衰减速率仅为2 mV h⁻⹣€‚ 𐟔쥉沿分析电化学性能评估：IrSAE-CMO在低过电位条件下表现出优异的OER活性（图4）。长期稳定性：恒电流测试显示其活性保持率为96%，抗腐蚀能力极佳（图5）。 𐟓ˆ未来展望该催化剂为OER中的贵金属催化剂设计提供了新思路，未来将进一步探索低成本、高效稳定的电催化剂设计。文献信息期刊：Advanced Materials DOI：10.1002/adma.202401648 #文献阅读#⠂ #科研学习#⠂ #催化#⠂ #电催化#⠂ #电解水#⠂ #科研绘图#⠂ #科研#⠂ #科研日常#

单原子合金催化剂的10电子规则解析 𐟓– 期刊：Nature Chemistry 𐟓Œ 标题：Ten-electron count rule for the binding of adsorbates on single-atom alloy catalysts 𐟓頩€š讯作者：Romain R㩯creux 𐟔 亮点介绍： 𐟍Š 通过数千次密度泛函理论计算，揭示了吸附物在单原子合金表面活性位点上的10电子计数规则。 𐟍‹ 直观模型加速了单原子合金催化剂的合理设计。 𐟍 电子计数规则帮助确定工业相关氢化反应中最有前途的掺杂剂，减少潜在材料数量。 𐟍ˆ 10电子规则不仅揭示了SAA上结合的周期性趋势，还有助于确定目标反应的活性催化剂。 𐟓Š 总结： 𐟍„ 在SAA表面共价结合的物种呈现出非单调的结合能趋势，这主要取决于掺杂剂位点的性质。 𐟥œ 对于3d掺杂剂，无论吸附剂性质如何，其与Ti和V或Fe和Co的结合力都是最强的。 𐟥” 对于4d和5d掺杂剂，当吸附物的电子充满并使掺杂剂的d轨道饱和时，结合力最强，这就是10电子计数规则。 𐟧€ 本研究弥合了异相催化和均相催化概念之间的差距，为理论家和实验家设计更高效的催化剂提供了明确的概念指导。

氢能作为清洁、可持续的能源方案，在应对气候变化和能源危机中发挥着重要作用。然而，氢能技术中的电催化剂设计和优化依赖传统的试错法，效率低、成本高。机器学习（ML）的快速发展为电催化剂设计开辟了新路径，推动氢能转化效率的大幅提升。 ✨研究亮点机器学习辅助材料选择：通过结构化的方法将ML技术应用于不同材料类别（如金属合金、二维材料、单原子催化剂）的筛选和优化，显著提高研究效率。多层次描述符集成策略：通过集成不同材料描述符（如电子结构、表面特性等），使ML模型更精准地预测和优化催化性能。催化剂性能优化：通过ML模型深度挖掘实验与理论数据，快速发现新的电催化剂候选材料，并对现有催化剂进行优化，提高氢析出（HER）、氧析出（OER）等反应效率。 𐟓Š展望本研究展示了机器学习在电催化剂设计中的广阔前景。未来，可进一步开发高效数据挖掘和预测算法，提升材料研究的效率和精准度，为氢能技术的大规模应用提供支持。 𐟓š文献信息期刊：Chemical Society Reviews DOI：10.1039/d4cs00844h ##科研学习# #科研绘图# #文献阅读# #学习日常# #电催化# #综述# #机器学习# #硕博圈#

氢气作为清洁能源的核心，其制备效率是影响可持续生产的关键。然而，电催化析氢反应（HER）的进程常因气泡堆积和气体扩散问题受阻，影响催化效率。本研究开发了一种创新的超亲气（SAL）/超疏气（SAB）协同电极结构，显著加速气泡传输和溶解氢气的扩散，从而优化HER性能。 ✨研究亮点气泡快速传输： SAL条纹及时移除催化反应产生的气泡，避免“死区”形成，保持电极表面清洁。氢扩散加速： SAL连接大气环境，有助于溶解氢扩散，降低浓度过电位，提升HER效率。卓越的HER性能：在高电流密度下，SAL/SAB协同电极展现出极低的过电位，具有较强的实际应用潜力。 𐟓Š展望该研究通过SAL/SAB协同设计，解决了HER中的质量传输问题，提升了催化剂的性能和稳定性。这一设计思路可应用于其他气体演化反应，为电催化研究提供了全新路径。 𐟓š文献信息期刊： Science Advances DOI： 10.1126/sciadv.add6978 #科研绘图#⠂ #文献阅读#⠂ #科研学习#⠂ #论文写作#⠂ #sci#⠂ #电解水#⠂ #科研#

Pt@UiO-67揭秘CO2加氢 𐟎列Ÿ刊： 𐟌œACS Catalysis𐟌› 𐟌ˆ背景： 𐟪„近年来，科学家们通过将Pt纳米粒子组装到Zr UiO-67金属有机框架（MOF）内，成功提高了CO2加氢反应的选择性。然而，该体系中的还原反应机理仍不清楚。 𐟒妈果： 𐟎ˆ冰岛大学的Egill Sk㺬ason、奥斯陆大学的Ainara Nova和Unni Olsbye等科学家，研究了Pt纳米粒子与Zr6O4(OH)4团簇之间的协同作用。 𐟎ˆ他们发现了五种可能的Pt-MOF体系催化活性位点，并深入研究了Pt@UiO-67催化还原CO2加氢反应产物选择性的机理。 ⭐亮点： ✨通过密度泛函理论（DFT）计算，研究了CO2还原生成甲醇、甲烷和CO的机理。 ✨制备了含有不同尺寸Pt纳米粒子的催化剂，发现较小粒径的Pt纳米粒子在催化反应中主要生成CO和甲醇。 ✨验证了理论计算结果，有助于理解催化剂体系中各部分或催化物种之间的相互作用对增强催化反应活性的重要性。 ✨为理解CO2加氢催化复杂反应机理提供了新的见解。

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