Proton Conductivity in a Metal–Organic Cube-Based Framework and Derived Hydrogel with Tubular Morphology

电导率 质子 超分子化学 化学 质子输运 热传导 金属 化学工程 材料科学 分子 结晶学 物理化学 有机化学 复合材料 工程类 物理 量子力学
作者
Papri Sutar,Tarak Nath Das,Rohan Jena,Dipak Dutta,Aninda J. Bhattacharyya,Tapas Kumar Maji
出处
期刊:Langmuir [American Chemical Society]
卷期号:40 (11): 5913-5922 被引量:3
标识
DOI:10.1021/acs.langmuir.3c03809
摘要

The hydrogels, formed by self-assembly of predesigned, discrete metal–organic cubes (MOCs), have emerged as a new type of functional soft material whose diverse properties are yet to be explored. Here, we explore the proton conductivity of a MOC-based supramolecular porous framework {(Me2NH2)12[Ga8(ImDC)12]·DMF·29H2O} (1) (ImDC = 4,5-imidazole dicarboxylate) and derived hydrogel (MOC-G1). The intrinsic charge-assisted H-bonded (between anionic MOC {[Ga8(ImDC)12]12–} and dimethylammonium cations) framework 1 exhibits an ambient condition proton conductivity value of 2.3 × 10–5 S cm–1 (@40% RH) which increases with increasing temperature (8.2 × 10–4 S cm–1 at 120 °C and 40% RH) and follows the Grotthuss type of mechanism of proton conduction. Self-assembly of the MOCs in the presence of ammonium cations, as molecular binders, resulted in a hydrogel (MOC-G1) that shows directional H-bonded 1D nanotubular morphology. While guest water molecules are immensely important in deciding the proton conductivity of both 1 and MOC-G1, the presence of additional proton carriers, such as DMA and ammonium cations, resulted in at least 1 order increment in the proton conductivity of the latter (1.8 × 10–2 S cm–1) than the former (1.4 × 10–3 S cm–1) under 25 °C and 98% RH condition. The values of proton conductivity of 1 and MOC-G1 are comparable with those of the best proton conduction reports in the literature. This work may pave the way for the development of proton conductors with unique architecture and conductivity requisite for the state-of-the-art technologies by selecting appropriate MOC and molecular binders.

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
Rui发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
Samuel完成签到,获得积分10
刚刚
徐璐完成签到,获得积分10
刚刚
shipiam完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
大将军完成签到,获得积分10
1秒前
寒彻骨ii完成签到,获得积分10
1秒前
废话鱼发布了新的文献求助10
1秒前
包容的紫萍完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
甜甜之卉完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
5秒前
man完成签到 ,获得积分10
5秒前
爱好者发布了新的文献求助10
5秒前
嘉梦完成签到,获得积分10
5秒前
无奈玲发布了新的文献求助10
5秒前
圆圆滚滚完成签到,获得积分10
5秒前
苏沐完成签到,获得积分10
6秒前
远鹤完成签到 ,获得积分10
7秒前
7秒前
shanshui完成签到,获得积分10
8秒前
流水完成签到,获得积分10
8秒前
chenxi完成签到,获得积分10
8秒前
不知道完成签到,获得积分10
8秒前
弈科完成签到 ,获得积分10
8秒前
悦耳的真完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
格调完成签到,获得积分10
9秒前
hq完成签到,获得积分10
10秒前
祝你发财完成签到,获得积分10
10秒前
研友_8YoVDn完成签到,获得积分10
11秒前
zzy完成签到 ,获得积分20
11秒前
椰子鸡发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
Keyan完成签到,获得积分10
12秒前
Endwalker发布了新的文献求助10
13秒前
清辉月凝发布了新的文献求助10
14秒前
14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
An Introduction to Foreign Language Learning and Teaching 750
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Les chinois de jakarta: temples et vie collective 500
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
What is the Future of Psychotherapy in Digital Age? Technology, AI Bots, and Psychotherapy after Covid 444
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 7627715
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9202230
关于积分的说明 19729696
捐赠科研通 7197494
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3273883
关于科研通互助平台的介绍 2436208
邀请新用户注册赠送积分活动 2270017