Reliable Strategy for the Covalent Bonding of MOFs to SiC Membranes for Ultrastable Noble Metal Capture in Harsh Environments

材料科学 共价键 化学工程 吸附 碳化硅 陶瓷 贵金属 纳米技术 选择性 结晶度 耐化学性 金属 惰性 超声 金属有机骨架 纳米颗粒 选择性吸附 MXenes公司 化学稳定性 醋酸 碳化物 表面改性 化学键 盐酸 纳米复合材料 无机化学
作者
LI Zhi-yin,Bingbing Yu,Yuting Wang,Bin Yan,Jiaying Liu,Yue Liu,Runkai Wang,Pinhua Rao,Yang Liu,Yang Liu,Yang Liu
出处
期刊:ACS Applied Materials & Interfaces [American Chemical Society]
卷期号:17 (37): 52981-52992 被引量:29
标识
DOI:10.1021/acsami.5c14584
摘要

Silicon carbide (SiC) membranes combine exceptional chemical, thermal, and mechanical stability but suffer from surface inertness that precludes functionalization. Conversely, MOFs offer unmatched molecular selectivity but are typically powders, severely limiting their practical use. To address this, we develop a generalizable route to fabricate ultrastable MOF@SiC membranes via sequential oxidation and acidification, creating abundant Si-OH sites on SiC surfaces that covalently bond with Zr-MOF crystals; the bonding mechanism between MOFs and substrates has been extensively studied. Comparing modulators, acetic acid yields higher MOF crystallinity while hydrochloric acid produces uniform, defect-rich coatings with loadings up to 89.8 g m-2. These composites endure prolonged ultrasonication and concentrated acid exposure with negligible MOF loss and exhibit wear resistance comparable to that of commercial SiC membranes. As a proof of concept for noble metal recovery, Pd(II) uptake from strongly acidic media follows rapid pseudo-second-order kinetics, achieves high adsorption capacity, and shows strong selectivity against competing ions. Thermodynamic analysis confirms a spontaneous, exothermic, and ordering adsorption process. By clarifying interfacial bonding and growth control via acid modulators, this work establishes a foundation for functionalizing inert ceramic membranes with MOFs, enabling scalable applications in separation, catalysis, and resource recovery under extreme conditions.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
1秒前
1秒前
大方的雅绿完成签到,获得积分10
1秒前
黑沧浪亭发布了新的文献求助10
2秒前
4秒前
果子发布了新的文献求助10
5秒前
EEE完成签到,获得积分10
7秒前
ll发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
科研浦东发布了新的文献求助10
7秒前
无花果应助hehe采纳,获得10
7秒前
8秒前
彩色的绝音应助纯情的阁采纳,获得10
8秒前
烂漫的迎夏完成签到,获得积分10
8秒前
Owen应助傅纶军采纳,获得10
11秒前
Maria完成签到 ,获得积分10
13秒前
科研通AI6.2应助ydz采纳,获得10
13秒前
juston应助自由煎饼采纳,获得10
16秒前
18秒前
westing_shine完成签到,获得积分10
19秒前
21秒前
所所应助w1采纳,获得10
21秒前
23秒前
23秒前
潇潇雨歇完成签到,获得积分10
24秒前
科研通AI6.2应助jq采纳,获得10
25秒前
25秒前
25秒前
26秒前
wanguiqiu完成签到,获得积分10
27秒前
潇潇雨歇发布了新的文献求助10
27秒前
科研喵发布了新的文献求助10
28秒前
SciGPT应助盖饭不加辣采纳,获得10
29秒前
29秒前
潇潇雨歇发布了新的文献求助10
29秒前
30秒前
cly3397完成签到,获得积分10
30秒前
30秒前
乐观芷蕊完成签到,获得积分10
32秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Principles of town planning: translating concepts to applications 1000
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
核安全综合知识2024版 500
Photothermal Science and Techniques 500
The Effective Clinical Neurologist 3ed 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7715179
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9270406
关于积分的说明 20081717
捐赠科研通 7291532
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3298422
关于科研通互助平台的介绍 2452571
邀请新用户注册赠送积分活动 2305849