MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1002/adma.74253

Медицинская библиотека · Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.) · 2026

Selective Electrochemical NOx Reduction to N2 for Sustainable Ammonia Energy Systems.

Wu Zeliang, Chen Yixin, Wen Zuxin, Fu Xianbiao

СтатьяПеревод пока не подготовлен

Аннотация

Ammonia-based energy systems offer a pathway toward carbon-free energy, yet NOx emissions from ammonia combustion hinder the realization of a sustainable closed-loop. Electrochemical NOx reduction reaction (eNOxRR) provides a promising route to convert NOx to benign N2 under mild conditions. However, under the low NOx concentrations typical of practical exhaust streams, N2 selectivity is limited by competing hydrogenation, hydrogen evolution, and inefficient intermediate utilization. Here, we present a mechanistic perspective on selective NOx-to-N2 conversion, highlighting that eNOxRR proceeds through *NO-mediated pathways with N2O as a key intermediate, while low surface coverage restricts N-N coupling. We propose that integrating tandem catalysis with interfacial microenvironment regulation offers a unified strategy to enhance N2 selectivity. Finally, we outline key challenges for practical implementation under gas-phase and dilute conditions, providing design principles for efficient electrochemical denitrification. This framework has the potential to enable scalable NOx removal and support a closed-loop ammonia energy system.

Для цитирования: Wu Zeliang, Chen Yixin, Wen Zuxin, Fu Xianbiao. Selective Electrochemical NOx Reduction to N2 for Sustainable Ammonia Energy Systems.. Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.). 2026. DOI: 10.1002/adma.74253.
Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.