人工光合作用纳米复合催化剂的可控制备与性能优化数据集

为深入探索能够有效实现人工光合作用催化转换CO2为C1-C4小分子的光/电化学反应新过程与新机制，设计和构筑具有高活性和高选择性的多金属合金纳米晶、重掺杂碳量子点等修饰的半导体异质结复合催化剂新体系，南京大学和苏州大学团队发挥其专业优势，总共制备了用于CO2还原的新型光/电催化剂近20多种。这些新型催化剂使CO2在≤0.3 V过电位下转换成C1-C4小分子的法拉第效率≥70%，选择性≥90%，1000小时内性能保持≥95%，圆满的完成了任务指标。该数据包含3个子数据集，分别包含论文实体、解释说明、催化剂结构表征图、性能图以及对应的原始数据文件。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集由南京大学和苏州大学团队创建，聚焦于人工光合作用中纳米复合催化剂的可控制备与性能优化，旨在将CO2高效转化为C1-C4小分子。它包含近20种新型光/电催化剂的相关数据，实现了高法拉第效率、选择性和长期稳定性，数据集由3个子集构成，涵盖论文、解释说明、结构表征图、性能图及原始文件，总数据量为730.6MB，包含1189个文件。