A B←N framework based on 1D dative B←N polymers for exclusive recognition and separation of benzene from its azeotrope

环己烷 聚合物 分子 材料科学 环己烯 三元运算 位阻效应 化学工程 化学 有机化学 计算机科学 催化作用 工程类 程序设计语言
作者
Chunhua Liu,Liangji Chen,Hao Zhang,Yunbin Li,Hongyu Lin,Lu Li,Junjie Wu,Chulong Liu,Zi‐Ming Ye,Shengchang Xiang,Banglin Chen,Zhangjing Zhang
出处
期刊:Chem [Elsevier BV]
卷期号:9 (12): 3532-3543 被引量:7
标识
DOI:10.1016/j.chempr.2023.07.016
摘要

Summary

Separating benzene from its cyclohexane and cyclohexene mixtures is a challenge in the petrochemical industry. Herein, we developed a B←N framework (BNF) approach, for the first time, to realize a BNF-2 for highly selective recognition and separation of benzene. Although the primary moieties of BNF-2 are one-dimensional (ID) B←N polymers, in the presence of benzene, such chains can be self-assembled into a two-dimensional (2D) framework of open structure to encapsulate benzene molecules; therefore, BNF-2 can be readily utilized for separating benzene from its liquid binary C6H6/C6H12 (1:1) and C6H6/C6H10 (1:1) and ternary C6H6/C6H10/C6H12 (2:1:1) mixtures to obtain benzene with purity of 99.2%, 97.8%, and 97.2%, respectively. Importantly, the included benzene molecules can be released simply by gentle heating to produce benzene of almost 100% purity, whereas the resulting closed framework material can be straightforwardly recovered and reused through simple recrystallization. Molecular modeling demonstrated the suitable pores in BNF-2 with matchable steric electrostatic potential (ESP) toward C6H6.
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
科研通AI6.1应助平淡丹彤采纳,获得10
刚刚
ywhys完成签到,获得积分10
1秒前
可爱的函函应助欣慰浩然采纳,获得10
2秒前
弓长广发完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
3秒前
生动梦松发布了新的文献求助400
3秒前
4秒前
4秒前
4秒前
小米粥发布了新的文献求助10
5秒前
orixero应助00采纳,获得10
5秒前
ghtsmile发布了新的文献求助10
6秒前
Owen应助zzh123采纳,获得10
6秒前
wrt发布了新的文献求助10
6秒前
achoo发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
我是老大应助迷你的冬萱采纳,获得10
9秒前
小坤不慌发布了新的文献求助10
9秒前
archiz发布了新的文献求助10
10秒前
Anderson732发布了新的文献求助10
10秒前
小城楠发布了新的文献求助10
10秒前
乐乐应助小米粥采纳,获得10
11秒前
11秒前
12秒前
12秒前
12秒前
辛德瑞拉完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
马小宝发布了新的文献求助10
13秒前
Murphy发布了新的文献求助10
15秒前
小陈完成签到,获得积分10
15秒前
香蕉觅云应助超帅凡阳采纳,获得10
16秒前
陈pc发布了新的文献求助10
16秒前
知知完成签到,获得积分10
16秒前
开心砖头发布了新的文献求助10
17秒前
快乐篮球发布了新的文献求助10
17秒前
17秒前
yt发布了新的文献求助10
17秒前
17秒前
高分求助中
Overcoming Stigma and Bias in Obesity Management 1200
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Software that combines deep learning,3D reconstruction and CFD to analyze the state of carotid arteries from ultrasound imaging 500
Bounds for Statistical Estimation in Semiparametric Models 500
Forced degradation and stability indicating LC method for Letrozole: A stress testing guide 500
Ideology and Meaning-Making under the Putin Regime 450
Adhesion Science: Principles & Practice 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 6492218
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8289901
关于积分的说明 17689512
捐赠科研通 5583984
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2915252
邀请新用户注册赠送积分活动 1892392
关于科研通互助平台的介绍 1750410