Template‐Oriented Polyaniline‐Supported Palladium Nanoclusters for Reductive Homocoupling of Furfural Derivatives

纳米团簇 催化作用 聚苯胺 苯胺 纳米颗粒 材料科学 糠醛 密度泛函理论 偶联反应 化学工程 化学 高分子化学 聚合物 有机化学 纳米技术 聚合 计算化学 复合材料 工程类
作者
Dongwen Guo,Kai Jiang,Hui Gan,Yanwei Ren,Jinxing Long,Yingwei Li,Biaolin Yin
出处
期刊:Angewandte Chemie [Wiley]
卷期号:62 (39): e202304662-e202304662 被引量:21
标识
DOI:10.1002/anie.202304662
摘要

Developing well-defined structures and desired properties for porous organic polymer (POP) supported catalysts by controlling their composition, size, and morphology is of great significance. Herein, we report a preparation of polyaniline (PANI) supported Pd nanoparticles (NPs) with controllable structure and morphology. The protocol involves the introduction of MnO2 with different crystal structures (α, β, γ, δ, ϵ) serving as both the reaction template and the oxidant. The different forms of MnO2 each convert aniline to a PANI that contains a unique regular distribution of benzene and quinone. This leads to the Pd/PANI catalysts with different charge transfer properties between Pd and PANI, as well as different dispersions of the metal NPs. In this case, the Pd/ϵ-PANI catalyst greatly improves the turnover frequency (TOF; to 88.3 h-1 ), in the reductive coupling of furfural derivatives to potential bio-based plasticizers. Systematic characterizations reveal the unique oxidation state of the support in the Pd/ϵ-PANI catalyst and coordination mode of Pd that drives the formation of highly dispersed Pd nanoclusters. Density functional theory (DFT) calculations show the more electron rich Pd/PANI catalyst has the lower energy barrier in the oxidative addition step, which favors the C-C coupling reaction.
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
梅勒斯发布了新的文献求助30
1秒前
2秒前
无敌发布了新的文献求助10
2秒前
阿牛完成签到,获得积分20
3秒前
3秒前
灵巧的绿草应助Sansa333采纳,获得20
3秒前
5秒前
5秒前
张欢馨应助Wang采纳,获得10
5秒前
斯文败类应助Er1n采纳,获得30
5秒前
6秒前
宋祥廷发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
zhaoyaoshi发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
李健的小迷弟应助小白采纳,获得10
7秒前
小巧皮卡丘完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
zhuhan发布了新的文献求助10
8秒前
无花果应助liubowen采纳,获得20
8秒前
小羊完成签到 ,获得积分10
8秒前
情怀应助Sissi采纳,获得30
8秒前
9秒前
天山海发布了新的文献求助10
9秒前
yy完成签到 ,获得积分10
9秒前
9秒前
zhou完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
科研123发布了新的文献求助10
10秒前
XLL小绿绿应助小飞象采纳,获得10
11秒前
charles发布了新的文献求助10
11秒前
阿曼尼完成签到 ,获得积分10
11秒前
Sucht完成签到,获得积分10
12秒前
Aileen完成签到,获得积分10
12秒前
陈希发布了新的文献求助10
13秒前
秀丽的骁完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
15秒前
15秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(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
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 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 7581703
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9160833
关于积分的说明 19600524
捐赠科研通 7163920
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266010
关于科研通互助平台的介绍 2430947
邀请新用户注册赠送积分活动 2257118