Rational engineering of triazine-benzene linked covalent-organic frameworks for efficient CO2 photoreduction

三嗪 亚胺 共价键 共轭体系 密度泛函理论 光化学 光催化 化学 材料科学 合理设计 组合化学 计算化学 高分子化学 纳米技术 有机化学 聚合物 催化作用
作者
Yanghe Fu,Yijing Gao,Huilin Jia,Yuncai Zhao,Yan Feng,Weidong Zhu,Fu‐Min Zhang,Morris D. Argyle,Maohong Fan
出处
期刊:Green Energy & Environment [KeAi]
卷期号:10 (4): 804-812 被引量:10
标识
DOI:10.1016/j.gee.2024.07.002
摘要

Three large π-conjugated and imine-based COFs, named TFP-TAB, TFP-TTA, and TTA-TTB, were synthesized via the ordered incorporation of benzene and triazine rings in the same host framework to study how the structural units affect the efficiency of CO2 photoreduction. Results from both experiments and density-functional theory (DFT) calculations indicate the separation and transfer of the photoinduced charges is highly related to the triazine-N content and the conjugation degree in the skeletons of COFs. High-efficiency CO2 photoreduction can be achieved by rationally adjusting the number and position of both benzene and triazine rings in the COFs. Specifically, TTA-TTB, with orderly interlaced triazine-benzene heterojunctions, can suppress the recombination probability of electrons and holes, which effectively immobilizes the key species (COOH) and lowers the free energy change of the potential-determining step, and thus exhibits a superior visible-light-induced photocatalytic activity that yields 121.7 μmol HCOOH g−1 h−1. This research, therefore, helps to elucidate the effects of the different structural blocks in COFs on inherent heterogeneous photocatalysis for CO2 reduction at a molecular level.
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
lejunia发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
华仔应助瓶盖采纳,获得10
1秒前
pero完成签到,获得积分10
1秒前
又听风雨完成签到,获得积分10
2秒前
李爱国应助阿悦采纳,获得10
2秒前
任性的外套完成签到,获得积分10
2秒前
orixero应助清新的初夏采纳,获得10
6秒前
神勇的绿凝完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
6秒前
7秒前
7秒前
老虎皮发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
借过123完成签到,获得积分10
8秒前
汉堡包应助lejunia采纳,获得10
8秒前
丘比特应助lejunia采纳,获得10
8秒前
坦率的蝴蝶完成签到,获得积分10
9秒前
瓶盖完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
10秒前
11秒前
11秒前
123完成签到,获得积分10
11秒前
遁一发布了新的文献求助10
12秒前
暗月皇发布了新的文献求助10
12秒前
英姑应助坚强的雯采纳,获得10
14秒前
14秒前
阿悦发布了新的文献求助10
14秒前
瓶盖发布了新的文献求助10
15秒前
molihuakai应助人123456采纳,获得10
15秒前
浅邪君发布了新的文献求助10
15秒前
sonnet完成签到,获得积分20
16秒前
wei发布了新的文献求助10
17秒前
Owen应助耍酷的含羞草采纳,获得10
17秒前
18秒前
自然的樱桃完成签到,获得积分10
19秒前
DAJIAN发布了新的文献求助10
19秒前
shabbow完成签到,获得积分10
21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
Chemistry and Physics of Carbon Volume 18 800
The Organometallic Chemistry of the Transition Metals 800
The formation of Australian attitudes towards China, 1918-1941 640
Signals, Systems, and Signal Processing 610
全相对论原子结构与含时波包动力学的理论研究--清华大学 500
Elevating Next Generation Genomic Science and Technology using Machine Learning in the Healthcare Industry Applied Machine Learning for IoT and Data Analytics 400
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 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6443568
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8257405
关于积分的说明 17586595
捐赠科研通 5502199
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2900923
邀请新用户注册赠送积分活动 1877976
关于科研通互助平台的介绍 1717534