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2025年的国自然更是基金本子质量与顶刊协同并重的时候，
如何准备并发表顶刊成为一项需要长期打磨的技能了。
顶刊SCI摘要写作范式如图所示，可以概括为：
研究背景
近年来，固-液界面工程作为一种有前景的技术被提出，用以优化电化学二氧化碳还原反应（CO2R）的活性与产物选择性。特别是电解质中的阳离子种类以及界面电场已被证明对反应产物的活性具有显著影响。
However, 存在的科学问题
然而，目前对于不同阳离子对电化学CO2还原的离子特异性影响机制仍然存在争议。关键问题在于：阳离子的大小如何通过调节界面电场来影响反应活性，相关的定量证据仍然有限。
Herein, 我们提出的创新解决策略，即核心创新点
在此，我们通过理论模拟与实验相结合，提出了一种多尺度建模方法，创新性地结合了尺寸修正的Poisson-Boltzmann理论与对反应中间体电场效应的第一性原理模拟，揭示了阳离子大小及其对界面电场的关键影响。
分创新点是啥？与核心创新点联系。量化data给出
通过该模型，我们首次定量地展示了阳离子对CO在Ag电极上生成、C2在Cu电极上生成、Pt和Cu上CO的振动特征，以及Au(111)单晶电极双电层电容的影响。模型结果与实验趋势表现出前所未有的定量一致性，证明了界面电场受到阳离子影响的机制。
意义强调，再次关联到用我们提出的创新策略解决科学问题后的意义
这项研究提供了阳离子对电场影响的定量证据，并提出了优化任何电场敏感电化学过程活性与选择性的设计原则，包括零电荷电位、阳离子大小和双电层电容的调控。这一创新策略为进一步提升电化学反应的效率和选择性提供了重要指导。
CO振动频率的变化（Stark效应）：
Stark效应指的是外加电场对振动分子频率的影响。在电极表面，随着电场强度的变化，CO的伸缩振动频率发生变化。这个效应在图5(a)和图5(b)中通过不同的表面电荷密度呈现。
随着表面电荷密度的增加，CO分子的振动频率发生变化。这是因为CO分子在电极表面吸附时会感受到电场的作用，改变其偶极矩，从而影响其振动频率。
不同阳离子的影响：
图5还展示了不同阳离子对CO振动频率的影响（如K+、Na+、Li+等）。这些阳离子通过改变电场影响CO分子的振动模式，较小的阳离子（如K+）由于其水合半径较小，能够产生更强的局部电场，因此对CO振动频率的影响较大。
实验与理论的比较：
实验数据（实心点）和理论模型预测（实线）的对比，展示了模型在预测CO分子振动频率变化中的准确性。通过这个对比，文献证明了阳离子通过改变表面电荷密度来调节界面电场，从而影响CO的振动频率变化。
(a) 在多晶Pt电极上，*CO的伸缩振动模式随表面电荷密度变化，展示了实验观察到的电化学Stark效应。上方的三条线对应于CO吸附在顶位（top site），下方的线条对应于CO吸附在桥位（bridge site）。不同的符号和颜色代表了不同的CO覆盖率。
(b) 阳离子对*CO伸缩频率的影响。实心圆点表示在-1.1 V vs. SHE条件下从参考文献121中的ATR-SEIRAS光谱获得的吸光峰值，实线表示使用ai1c方法的理论预测。橙色表示CO吸附在桥位，蓝色表示CO吸附在顶位。
(c) 在多晶Cu电极上，*CO的伸缩振动模式随表面电荷密度的变化。实心圆点表示在-1.39 V vs. SHE条件下从参考文献118中的ATR-SEIRAS数据，实线表示使用ai1c方法的理论预测（采用Cu(100)模型表面）。橙色线表示CO吸附在桥位，蓝色线表示CO吸附在顶位。实验结果无法归属于其中一个吸附位点。
图6的主要内容：
双电层电容的变化：
双电层电容指电极和电解质之间由于电荷分离而形成的电容。电容的大小取决于阳离子在电极表面的分布及其与电极的距离。较小的阳离子能够更接近电极表面，从而增加电容，而较大的阳离子（如Li+）由于其较大的水合层，会导致电容减小。
阳离子尺寸的影响：
图6(a) 展示了Au(111)电极上不同阳离子在双电层电容中的行为。较小的阳离子（如Na+、K+）能够产生更大的双电层电容，因为它们能够更接近电极表面，减小扩散层厚度，从而增强局部电场。
图6(b) 通过电化学阻抗谱实验（EIS）测量了K+和Na+在Au(111)电极上的双电层电容，实验数据（虚线）与理论模型的预测（实线）的对比展示了模型的准确性，验证了阳离子尺寸对电容的影响。
双电层电容随着阳离子的水合半径增大而减小，这意味着较大的阳离子由于其较大的水合层，离电极表面较远，从而降低了局部电场强度和电容。这一结果验证了之前关于阳离子如何影响界面电场的假设。
近年来，固-液界面工程作为一种优化电化学反应活性和选择性的技术，展现出了广阔的前景。
除了催化剂电子结构的设计，许多工程方法也被探索用于对反应环境进行全面优化。
例如，研究人员调查了界面电场、pH值、质量传输、催化剂纳米结构以及电解质成分（如溶剂、缓冲液或阳离子）对电化学反应的影响。
特别是，电解质中的阳离子种类在一些关键的电化学过程中被证明显著影响了催化转化速率，如水的氧化、CO、甲酸盐、氯化物、氢或醇类的还原反应，以及氧还原（ORR）和CO2还原（CO2R）反应。
研究表明，CO2R对阳离子身份特别敏感，含有Li+和Cs+的电解质中催化活性的差异可达到1至3个数量级。
在Ag上CO的生成和在Cu上生成含多个碳原子的烃类和醇类（即“C2+产物”）的过程中，这种效应得到了验证。
本研究聚焦于CO2还原电化学过程中阳离子特异性的机制，作为一般离子特异性电化学过程的案例研究。
关于CO2还原中阳离子效应的来源，当前文献中存在一些争议。
水合阳离子被认为可以作为质子供体，通过改变外亥姆霍兹平面的局部电位，或作为电极附近的缓冲剂来调节局部pH值。
阳离子与吸附物之间的相互作用还可能通过非共价化学作用发生。
此外，有研究表明碱金属阳离子在CO2还原反应中的效应源于化学吸附的离子。然而，由于碱金属离子的还原电位非常负（E≈-3 V vs 标准氢电极（SHE）），因此碱金属离子吸附并伴随电荷转移的可能性较低。
关于CO2还原反应中阳离子效应的众多假设，突显了通过计算模拟提供微观洞察的紧迫需求。
电化学界面上的离子由于其相较于水的慢速运动以及其大溶剂化壳，给从头算模拟带来了诸多自由度和采样挑战。
另一方面，电双层的连续体模型已有悠久的历史，但尚未在最近的离子效应理论研究中得到充分利用。
最后一段：我们研究小组的近期研究表明，阳离子通过与特定吸附物的电偶极相互作用影响CO2还原反应的活性。
在此基础上，我们采用了平均场静电学方法，并使用修正后的Poisson-Boltzmann模型模拟电解质分布。
我们发现，由于阳离子尺寸依赖的水合阳离子排斥作用，外亥姆霍兹平面的表面电荷密度和电场减少。我们还进行了表面电荷依赖的密度泛函理论（DFT）计算，分析了离子特异性表面电荷差异与电催化活性差异之间的关系。
我们通过广泛的离子特异性实验数据对该多尺度方法进行了评估，包括Ag不同外延表面的CO生成，Cu外延表面的C2生成，*CO在多晶Pt和Cu上的振动伸缩模式，以及在单晶Au(111)电极上的阻抗数据。
使用一套实验得出的阳离子尺寸参数，我们获得了与所有实验前所未有的定量一致性，验证了这一简化模型的有效性。
最后，我们提出了基于优化表面电荷密度和电场的阳离子和系统设计原则，预计这些原则可广泛应用于超越CO2还原的电催化过程。
进一步的挖掘或者补充的知识点
1.多尺度的连续模型，在本研究中是如何体现创新的呢？
本研究中的模型本质上是结合了尺寸修正的Poisson-Boltzmann理论与第一性原理模拟，用于理解电化学过程中阳离子对CO2还原的影响。
尺寸修正的Poisson-Boltzmann理论：这一部分模型描述了不同阳离子（如Li⁺、Na⁺、Cs⁺）通过改变电极表面附近的电荷分布，如何影响界面电场。较小的阳离子由于其水合半径较小，可以更靠近电极，从而产生更强的电场，这对电催化反应至关重要。（主要用来描述带电物体周围的电场以及离子如何在溶液中分布）
Ab initio第一性原理电场效应模拟：这部分模拟聚焦于电场与反应中间体（如CO2或CO）之间的直接相互作用，这些中间体是CO2还原过程中的关键。模拟用于计算在不同表面电荷密度下，反应能量学（如吸附能）如何变化。
该方法的创新之处在于将这两个模型有效结合。Poisson-Boltzmann模型用于预测不同阳离子如何影响电极表面的电荷密度，而第一性原理模拟则用于确定电荷密度变化如何影响催化反应速率。这种耦合使得该模型能够基于阳离子尺寸、表面电荷和反应能量学，定量预测催化活性趋势。
白话模型耦合：我们来以一个比喻来理解二者的耦合：
想象一下你在玩一个磁铁球的游戏。你有一个大磁铁（就像电极），周围放了很多小玩具球（就像离子或小分子），这些球受到磁铁的吸引或推斥（就像电场作用）。这些小玩具球并不是一点点大，它们都有一定的体积，所以你不能无限地把它们紧紧挤在一起。尺寸修正的泊松-玻尔兹曼理论就像告诉你，要考虑这些小玩具球的大小，给它们留出适当的空间。
接下来，我们再加上Ab initio的部分，它是个高深的词，但可以想象成超级计算机帮助我们做的“聪明计算”。它可以告诉我们，当我们改变磁铁（电极）的力量（电场）时，小玩具球会如何排队和跳舞。如果磁铁变强，它们可能会靠得更近；如果磁铁变弱，它们会散开。这个“超级计算机”帮我们看清了每个小球在不同力量下的动作。
尺寸修正的泊松-玻尔兹曼告诉我们小球是有大小的，不能随便挤在一起。
Ab initio计算告诉我们这些小球在磁铁周围如何排列、跳舞，以及磁铁的力量如何改变它们的行为。
当我们把这两个理论结合起来，我们就可以精确预测：如果我们想通过改变磁铁的力量来让这些小球更好地“合作”（像制造更多糖果一样的化学产物），我们需要考虑它们的大小和磁场的作用。这样可以帮助我们更好地理解和设计电池或化学反应中的小球（离子）如何更高效地工作。
具体的模型细节参考原文。
2.尺寸修正的泊松-玻尔兹曼（Poisson-Boltzmann, PB）模型模拟不同阳离子如何影响电极表面的电荷密度，详细步骤是怎样的呢？
尺寸修正的泊松-玻尔兹曼（Poisson-Boltzmann, PB）模型模拟不同阳离子如何影响电极表面的电荷密度，详细步骤如下：
第一步：定义物理模型
1. 选择电极材料和阳离子：选择你要模拟的电极表面（例如银Ag、铜Cu等）和电解液中的阳离子（例如Li⁺、Na⁺、K⁺、Cs⁺等）。
2. 电解液的参数：确定电解质溶液的浓度、温度、阳离子的水合半径、离子电荷、体相浓度等参数。
第二步：泊松-玻尔兹曼方程（Poisson-Boltzmann）设置
1. 泊松方程：在溶液中，电势φ(x)由Poisson方程描述，其考虑了电解质中不同离子的空间分布
2. 使用尺寸修正的泊松-玻尔兹曼方程，加入阳离子的有限尺寸效应，考虑其水合壳。这一修正模型假定离子不能无限接近电极表面，因为离子的排斥作用会产生排除效应。该效应通过引入一个有效的离子尺寸参数a来反映，并用修正后的离子浓度表达式表示：
第三步：边界条件设置
1. 在电解质的体相边界(
2. 电极表面的边界条件：在电极表面 ( x = 0 ) ，应用基于表面电荷密度的边界条件：
第四步：数值求解
1。求解泊松-玻尔兹曼方程**：根据给定的边界条件，数值求解泊松-玻尔兹曼方程，得到不同阳离子（Li⁺、Na⁺、K⁺、Cs⁺等）在电极表面形成的电荷密度 σ 随电位变化的分布。
2. 模拟电荷密度的变化：通过改变阳离子尺寸、浓度等，比较不同阳离子对电极表面电荷密度的影响，记录其电荷密度变化和电场分布。
3.何为数值求解？
数值求解是一种用于解决难以通过解析方法（即得到显式的公式解）来求解的数学问题的技术。许多物理、化学和工程问题的方程式过于复杂，无法用简单的代数或微积分手段直接求出精确解，这时就需要通过数值方法借助计算机近似地找到解。
（白话数值求解：数值求解就是一种让电脑帮我们“逐步接近正确答案”的方法，特别适合那些太复杂、没法直接用数学算出来的题目。这就像我们迷路了，需要一步步靠近目标，而不是立刻找到答案。想象一下，你想知道你家到小朋友游乐场的最短路线。你不知道确切的路径，但你知道几个方向可以走。于是你先往一个方向走一段，然后停下来看看，离游乐场近了一点吗？如果近了，你继续往这个方向走；如果远了，你就回头换个方向。这就是数值求解的基本想法——它一步步试，直到找到答案。）
什么是数值求解？
数值求解主要是通过计算机算法，将方程或方程组转化为可计算的数值形式，并通过一系列迭代过程找到问题的近似解。常见的数值求解技术包括有限差分法、有限元法、蒙特卡罗方法、牛顿法等，这些方法通常适用于微分方程、积分方程以及非线性代数方程的求解。
如何进行数值求解？
1. 将问题离散化：
- 数值求解的第一步通常是将连续的方程或变量进行离散化。例如，对于偏微分方程，可以使用有限差分法或有限元法将连续空间中的方程变为一组离散点的近似方程。在泊松-玻尔兹曼方程中，电位的空间分布可以通过对空间进行离散化来进行数值计算。
2. 选择合适的数值方法：
- 根据问题的性质，选择合适的数值算法。例如：
- 泊松-玻尔兹曼方程可以通过有限差分法或有限元法来求解。
- 非线性方程的求解可以采用牛顿迭代法或逼近方法。
- 微分方程的数值求解可以使用欧拉法、龙格-库塔法等。
3. 迭代求解：
- 数值方法通常通过迭代逐步逼近问题的解。例如，在泊松-玻尔兹曼方程的数值求解中，可能会从初始条件出发，通过迭代调整解，使其逐步接近实际解。
- 迭代过程中需要设置收敛条件，即当解的变化量足够小（达到某个预设的误差阈值）时，停止迭代并认为解已足够准确。
4. 误差分析：
- 数值方法得到的是近似解，因此需要进行误差分析，以确保解的精度足够高。误差分析可以帮助判断是否需要更精细的离散网格或更复杂的数值方法。
5. 计算工具与软件：
- 许多数值求解问题可以使用现成的计算工具或软件来实现，如：
- MATLAB*或 Python（通过NumPy、SciPy等库）提供了许多内置的数值方法。
- COMSOL Multiphysics和ANSYS等软件可以用于复杂的物理和工程问题的数值求解，尤其适合求解偏微分方程。
- VASP、Quantum ESPRESSO等软件包可以用于密度泛函理论（DFT）中的数值计算，尤其是电化学和材料科学中的复杂计算。
数值求解的实例：泊松-玻尔兹曼方程
以尺寸修正的泊松-玻尔兹曼方程为例，数值求解的步骤如下：
1. 离散化：将连续空间离散为有限个网格点，计算每个网格点的电势φ(x)。
2. 初始条件：设置电极表面和体相电解质的电势边界条件，例如电极表面的电场强度和体相电解质的电势为0。
3. 迭代求解：使用有限差分法，通过迭代计算每个网格点的电势，直到解收敛（即电势的变化量小于预设的误差阈值）。
4. 输出结果：得到整个空间的电势分布以及相应的表面电荷密度。
通过这些步骤，利用数值方法可以近似地求解复杂的物理问题，即使无法获得解析解。
4.Ab initio（第一性原理）电场效应模拟的详细步骤？
可以简单的概括为下面六个步骤，我们接下来详细解析每个步骤
选择模型体系（电极和中间体）。
引入电场（施加表面电荷密度或电场）。
几何优化中间体和电极表面。
计算中间体的能量变化，研究电场对反应的影响。
根据能量变化估算反应速率。
与实验结果对比，验证模型。
对于Ab initio（第一性原理）电场效应模拟的详细步骤，研究人员通常使用密度泛函理论（DFT）来研究电催化反应中电场对反应中间体及其吸附态的影响。以下是具体的计算步骤解析：
1. 选择合适的模型体系：
- 电极材料与表面模型的选择：
选择电极材料的模型（如Cu(111)、Ag(111)等），并构建相应的表面模型。模型的表面要足够大以容纳吸附物（如CO₂或OCCO中间体），并能够模拟催化反应的关键步骤。
- 常见的电极材料如铜、银、铂等会被选择用于CO₂还原反应的模拟。
- 反应中间体的选择：
选择反应中的关键中间体，如CO₂或OCCO，作为模拟的吸附物。确保这些中间体反应时的几何结构合理且符合实验现象。
2. 电场引入与表面电荷密度计算：
- 引入电场：
在DFT计算中，通过施加表面电荷或使用对反电荷（如平面对反电荷，PCC）的方法来模拟电场对反应中间体的影响。
- 可以采用以下两种方法：
1. 施加外加电场：直接在计算中施加一个均匀的外电场，模拟电极表面在电化学条件下的环境。
2. 引入表面电荷：通过在电极表面施加不同的电荷密度，从而引发局部电场变化。计算时使用不同的电荷密度来模拟电极表面处的电场变化。
- Poisson-Boltzmann 模型：在尺寸修正的Poisson-Boltzmann模型中，阳离子影响电极表面附近的电荷密度，进而影响反应中间体在电极表面的吸附。这一步通过结合PB模型得到不同阳离子条件下的表面电荷密度。
3. 几何优化与能量计算：
- 几何优化：
使用DFT方法对选择的反应中间体（如CO₂、OCCO）和电极表面进行几何优化，以找到最稳定的吸附构型。
- 几何优化是在施加电场或表面电荷的条件下进行的，这样可以模拟实际电化学条件下的反应行为。
- 能量计算：
通过DFT计算关键反应中间体的吸附能、反应能垒等。这些能量随表面电荷密度的变化（即随电场强度的变化）进行计算，来评估电场对反应能量的影响。
4. 计算电场对反应中间体的影响：
- 电场效应：
计算反应中间体的能量变化ΔE(σ)，其中 σ是表面电荷密度。研究表明，反应中间体（如*CO₂、*OCCO）在电场下的稳定性会受到其偶极矩和极化率的影响。
- ΔE(σ)通常表现为一个抛物线形式，包含一次偶极相互作用项和二次极化相互作用项：
5. 反应速率的估算：
- 反应速率与电场关系：
利用计算得到的吸附能或中间体的能量变化来估算反应速率。反应速率可以通过下面的方程式表示，能量势垒的降低会导致反应速率增加。（这部分可以回看我们的上一篇解析也就是反应速率常数与自由能和活化能之间的关系《化学中的电子转移反应：理论与实验》（诺贝尔化学奖Marcus的讲座））
- 同样，C-C偶联反应（如*OCCO中间体）也可以通过类似的方式进行计算。
6. 与实验数据的对比：
- 结果验证：
将计算结果与实验数据（如不同阳离子条件下的CO生成速率、振动光谱等）进行对比，以验证模型的准确性。
- 在本文中，研究人员通过DFT计算了不同表面电荷密度下的中间体能量变化，结果与实验观察到的阳离子效应（如CO的生成速率变化）一致。
5. 白话基本概念：静电势、电场强度、表面电荷、表面电荷密度
为了帮助大家理解上述的方程，对于重复出现的几个基本概念，用白话的形式进行梳理，加深理解：
1. 静电势（Electrostatic Potential, φ）
- 专业讲解：静电势是由电荷在电极或溶液中某一点产生的电势能，它决定了电化学反应中离子或电子在电极界面上的行为。电化学中，电极表面和溶液中每一点的静电势差是电化学反应的重要驱动力。
- 白话版本：想象静电势就像山的高度，山越高，小球在高处就有更多能量。电荷也像小球，它们“想”从高的地方（高静电势）滚到低的地方（低静电势）。
2. 电场强度（Electric Field Strength, E）
- 专业讲解：电场强度是电场在空间中某一点的强度，描述单位电荷在该点所受到的力。它是静电势的梯度，即静电势变化的快慢：
电场强度越大，离子或电子在界面处受到的推动力越大，反应过程越容易加快。
- 白话版本：静电势就像山的高度，而电场强度就像山坡的陡峭程度。坡度越陡，球滚得越快，电场强度越大，电荷移动得越快。
3. 表面电荷（Surface Charge）
- 专业讲解：表面电荷是电极表面上堆积的电荷量。电极在外加电场作用下或电化学反应过程中会累积电荷，形成表面电荷。表面电荷的正负会影响电解质中的离子如何靠近电极表面。
- 白话版本：表面电荷就像你在面包上撒糖粉，糖粉是堆积在面包表面的。这些糖粉就是“电荷”，它们堆在电极的表面。
4. 表面电荷密度（Surface Charge Density, σ）
- 专业讲解：表面电荷密度是单位面积上的电荷量，表示电极表面电荷的浓度。公式为：
其中，Q_s是表面电荷，A是电极的表面积。表面电荷密度越高，电极表面产生的电场强度越大。
- 白话版本：表面电荷密度就像你往面包上撒糖粉。如果你有很多糖粉撒在很小的面包上，糖粉看起来很“密”；而撒在很大的面包上，糖粉会更“稀”。电荷密度就像糖粉的浓度。
5. 电场强度与表面电荷密度的关系
- 专业讲解：表面电荷密度直接影响电场强度，电场强度在电极表面附近由表面电荷密度决定，公式为：
其中，ε是介电常数。表面电荷密度越大，电场强度越大，意味着电解质中的离子在电极表面受到的作用力越大。
总结：- 静电势是电荷的能量，它决定了电荷会从哪里移动到哪里，就像山的高度决定小球滚动的方向。
- 电场强度是电荷所受的推动力，它越大，电荷移动得越快，就像风吹树叶一样。
- 表面电荷是电极表面堆积的电荷，表面电荷密度告诉我们这些电荷有多“密集”。
- 电场强度和表面电荷密度是密切相关的，表面电荷密度越大，电场越强，电荷移动的力量也越大。
- 静电势和电场强度的关系类似于山坡和滚动的小球，坡越陡（电场强度大），球滚得越快（电荷移动得越快）。
6. 表面电荷密度和电极电势的关系
在电化学界面，表面电荷密度和电极电势之间的关系是通过电双层的充电行为来理解的。普通的电化学界面中，表面电荷密度和电势的关系通常是单调的，而在电催化界面中，由于化学吸附物的存在，这种关系可能变得非单调。
电势通过电双层的分布来调控电荷密度，特别是在电催化反应中，理解这一复杂关系对于提高电催化剂的活性和选择性至关重要
表面电荷密度（σ）和电极电势（φ）的关系被称为表面充电行为，即当电极电势改变时，表面电荷密度也会相应变化。这个关系可以通过Poisson-Boltzmann方程来描述电荷和电势的分布。
电双层的电容表示为表面电荷密度对电势的导数：
在普通的电化学界面中，这种关系是单调的，即当电势增加时，表面电荷密度也随之增加。
非单调的表面充电行为：
在电催化界面中，化学吸附物的存在会导致表面充电行为变得更加复杂。吸附物会与电极表面形成化学键，这种化学吸附引起的表面偶极矩（即化学吸附引起的表面偶极矩）会影响表面电荷与电势之间的关系。
在这种情况下，表面充电行为可能会变得非单调，即在某些电势范围内，电荷密度不再单调变化。文献中的模型解释了这些非单调现象的来源，尤其是在高电势下，化学吸附物的部分电荷转移可能导致表面电荷密度的倒转。
电双层电势的分布：
电双层中的电势变化通常由以下几个部分组成：
金属表面处的电势下降，由电子溢出效应引起；
由于化学吸附产生的表面偶极矩带来的电势下降；
扩散层内的电势变化，这通常通过Poisson-Boltzmann方程来描述。
备注：表面电荷是电化学中的关键概念。从数学上来说，表面电荷是通过沿特定方向对体积电荷进行空间积分得到的。因此，在选择积分的起点和终点时会出现模糊不清的情况。对于电催化界面而言，化学吸附物的存在进一步使情况复杂化。感兴趣的话可以阅读黄俊老师的这篇简评（Surface charging behaviors of electrocatalytic interfaces with partially charged chemisorbates），他采用了一个基于电双层连续介质模型的表面电荷定义。首先，介绍普通电化学界面的表面充电行为，然后讨论具有部分带电化学吸附物的电催化界面的表面充电行为。尤其是，通过一个原始模型解释了电催化界面非单调表面充电行为的来源。最后，简要回顾了关于非单调表面充电行为的先前研究，作为电双层历史中的一条重要线索。
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