但是差异化绝对不是指画蛇添足的无用设计，广州也不是咬文嚼字抠一些所谓的参数，而是真正实打实的给消费者带来更好体验。
图七、电力德跨MN3位点型M-N-C催化剂Ni-N3型位点催化剂的DFT计算、吸附能量、EXAFS光谱以及CO2RR中吉布斯自由能计算。在此，交易建立交易机制作者提出了一些展望和挑战：交易建立交易机制（1）就电催化剂而言，尽管M-N-C催化剂对CO生成具有高达90%以上的高选择性，但其与电流密度相对应的活性仍需进一步提高，以便大规模应用。
中心电化学CO2还原为高附加值化学品/燃料提供了一种有希望的方法来减少CO2排放和缓解能源短缺。对近年来报道的用于CO2还原反应（CO2RR）的M-N-C催化剂进行了可视化性能比较，研究表明Ni和Fe-N-C催化剂是大规模CO2还原制CO的最有希望的候选催化剂。（b）Fe、乌东Co和Ni-N-C电催化剂在CO2气氛和超高压下的XPSN1s光谱和相关结构之间的差异。
【成果简介】近日，省区送电北京林业大学王强教授与新加坡南洋理工大学刘斌教授联合，详细综述了电化学CO2转化为CO的M-N-C催化剂的研究进展。【结论展望】近年来，广州M-N-C催化剂在CO2转化为CO的过程中表现出了很高的效率，选择性高达100%。
电力德跨（c）计算了Fe-N4中CO2电还原生成CO的吉布斯自由能图。
图十二、交易建立交易机制非金属部分在M-N-C中的作用（a）超高真空（UHV）和13.3PaCO2气氛下Fe、Co和Ni-N-C的N1s高分辨率X射线光电子能谱。这种平衡使得电荷最大化的从Cu原子转移到O2，中心从而极大地有利于ORR活性。
尽管做出了巨大的努力，研究但构建单原子位点的一般方法在调整SACs的活性和选择性方面缺乏效率。图4关于能量、乌东电子结构和几何分析的DFT计算a）CuN2C2活性位点的ORR过程说明。
与石墨烯相比，省区送电CNT由于几何弯曲，具有更多的sp3类C原子和应变的C-C键。因此，广州单原子催化已成为能源转换催化领域最活跃的前沿领域。
