Amino-Functionalized Microporous MOFs for Capturing Greenhouse Gases CF4 and NF3 with Record Selectivity

微型多孔材料 材料科学 金属有机骨架 选择性 吸附 范德瓦尔斯力 吸附 气体分离 化学工程 无机化学 物理化学 有机化学 分子 催化作用 化学 复合材料 工程类 生物化学
作者
Shaomin Wang,Hao-Ling Lan,Guo‐Wei Guan,Qing‐Yuan Yang
出处
期刊:ACS Applied Materials & Interfaces [American Chemical Society]
卷期号:14 (35): 40072-40081 被引量:60
标识
DOI:10.1021/acsami.2c12164
摘要

The capture and separation of fluorinated gases (F-gases) from N2 has the potential to not only reduce greenhouse gas emissions but also provide economic benefits for the semiconductor industry. In this work, two Ni-based metal-organic frameworks (MOFs), Ni-MOF (Ni(ina)2, ina = isonicotinic acid) and amine-functionalized NH2-Ni-MOF (Ni(3-ain)2, 3-ain = 3-aminoisonicotinic acid), were constructed for capturing F-gases (CF4 and NF3). At ambient conditions, both materials exhibit very high CF4 sorption capacities (2.92 mmol g-1 for Ni-MOF and 2.69 mmol g-1 for NH2-Ni-MOF). In addition, NH2-Ni-MOF exhibited a record selectivity of 46.3 for the CF4/N2 mixture at 298 K and 100 kPa, surpassing all benchmark adsorbents, including Ni-MOF (34.7). The kinetic adsorption tests demonstrated that Ni-MOF and NH2-Ni-MOF performed well for CF4/N2 and NF3/N2 mixtures. According to grand canonical Monte Carlo (GCMC) simulations, CF4 or NF3 interacts with NH2-Ni-MOF by multiple van der Waals interactions, resulting in stronger interaction than N2. More importantly, dynamic breakthrough experiments verified the practical separation potential of the two materials for CF4/N2 and NF3/N2 mixtures.
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
科研民工完成签到,获得积分10
3秒前
spw完成签到,获得积分10
4秒前
科研zhu完成签到 ,获得积分10
4秒前
魔幻傲易发布了新的文献求助10
4秒前
MMM完成签到 ,获得积分10
6秒前
SciGPT应助jiangxuexue采纳,获得10
6秒前
一样的seal完成签到,获得积分10
7秒前
11秒前
小冯完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
爱笑晓霜发布了新的文献求助10
17秒前
傲娇尔安完成签到 ,获得积分10
19秒前
鲤鱼听荷完成签到 ,获得积分10
20秒前
sunfengbbb发布了新的文献求助10
20秒前
通科研完成签到,获得积分10
21秒前
23秒前
lightman完成签到,获得积分10
25秒前
掠影完成签到,获得积分10
26秒前
jiangxuexue发布了新的文献求助10
30秒前
32秒前
科研通AI6.4应助魔幻傲易采纳,获得10
32秒前
34秒前
科研通AI2S应助leungzzz采纳,获得10
34秒前
jiangxuexue完成签到,获得积分10
37秒前
pizza发布了新的文献求助10
38秒前
Echo完成签到,获得积分10
39秒前
沉静的浩然完成签到,获得积分10
40秒前
怎么会睡不醒完成签到 ,获得积分10
41秒前
小休完成签到 ,获得积分10
44秒前
WUYISONG完成签到,获得积分10
45秒前
ChatGPT发布了新的文献求助10
45秒前
林药师完成签到 ,获得积分10
46秒前
大脸猫完成签到 ,获得积分10
47秒前
fyh完成签到,获得积分10
47秒前
xupeng完成签到,获得积分10
48秒前
高高的哈密瓜完成签到 ,获得积分10
48秒前
Clovis33完成签到 ,获得积分10
53秒前
ChatGPT发布了新的文献求助10
54秒前
爱笑晓霜完成签到,获得积分10
55秒前
YouY0123完成签到 ,获得积分10
56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
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Various Faces of Animal Metaphor in English and Polish 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Photodetectors: From Ultraviolet to Infrared 500
On the Dragon Seas, a sailor's adventures in the far east 500
Yangtze Reminiscences. Some Notes And Recollections Of Service With The China Navigation Company Ltd., 1925-1939 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 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 6353207
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8168047
关于积分的说明 17191586
捐赠科研通 5409242
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2863646
邀请新用户注册赠送积分活动 1840984
关于科研通互助平台的介绍 1689834