Crown Ether Rotaxane‐Induced Construction of COF Membranes With Recognition Channels for High‐Efficiency Ion Sieving

选择性 堆积 渗透 离子 轮烷 冠醚 聚合物 材料科学 乙醚 离子运输机 化学工程 分子识别 化学 合成膜 离子通道 纳米技术 工作(物理)
作者
Liang Ren,Jinrui Song,Nan Zhang,Yafei Guo,Nelson Belzile,Tianlong Deng
出处
期刊:Angewandte Chemie [Wiley]
卷期号:65 (12): e25413-e25413 被引量:3
标识
DOI:10.1002/anie.202525413
摘要

ABSTRACT Biological ion channels can achieve high ion discrimination through the synergy between pore structure and microenvironment. However, constructing biomimetic ion‐sieving membranes with precise recognition capabilities for target ions remains challenging. Herein, we propose a rotaxane‐induced stacking method for constructing COF membranes integrated with ion‐recognition sub‐nanoscale channels. The dibenzo‐crown ether rotaxane COF (CRCOF) nanosheets are fabricated and subsequently stacked into membranes. Driven by π–π interactions between rotaxane moieties and CRCOF nanosheets, as well as the specific ion‐recognition ability of rotaxanes, the nanosheets undergo oriented stacking, yielding well‐defined sub‐nanoscale channels equipped with recognition sites. The angstrom‐scale pore size and specific binding channels synergistically enhance selectivity and minimize transport energy penalties of target ions. By modulating the ion recognition capability of channels, the obtained CRCOF membrane demonstrates an exceptional Li + permeation rate of 0.04 mol m −2 h −1 (approximately five times higher than reported polymer membranes) and high Li + selectivity (Li + /Mg 2+ selectivity of 315 and Li + /Na + selectivity of 12) in a mixture solution. This work provides a new avenue for the accurate construction of biomimetic ion‐sieving membranes and offers new insights into the mechanisms of high‐efficiency ion separation in sub‐nanoscale confined recognition channels.
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
刚刚
刚刚
刚刚
科研通AI6.4应助Comet采纳,获得10
1秒前
2秒前
3秒前
牛奶完成签到 ,获得积分10
3秒前
4秒前
yudiao发布了新的文献求助10
4秒前
XFF发布了新的文献求助10
4秒前
爱吃帕尼尼完成签到,获得积分10
4秒前
蔡宇滔发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
初雪平寒发布了新的文献求助10
6秒前
绿叶发布了新的文献求助10
7秒前
小蘑菇应助圆子采纳,获得10
9秒前
Geminiwod完成签到,获得积分10
9秒前
若一应助lchen采纳,获得30
11秒前
季不住发布了新的文献求助10
11秒前
斯文败类应助西部小田采纳,获得10
14秒前
saowuren完成签到,获得积分10
15秒前
东东完成签到,获得积分10
16秒前
耳鼻喉不发言完成签到,获得积分10
16秒前
初雪平寒完成签到,获得积分10
17秒前
随风完成签到,获得积分10
18秒前
19秒前
脑洞疼应助科研通管家采纳,获得10
19秒前
布拉德玛拉唐完成签到,获得积分10
19秒前
19秒前
生动月饼应助科研通管家采纳,获得10
20秒前
李爱国应助科研通管家采纳,获得10
20秒前
烟花应助科研通管家采纳,获得10
20秒前
李爱国应助科研通管家采纳,获得10
20秒前
20秒前
Nole应助科研通管家采纳,获得10
20秒前
Nole应助科研通管家采纳,获得10
21秒前
21秒前
在水一方应助科研通管家采纳,获得10
21秒前
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
Reducing Compassion Fatigue, Secondary Traumatic Stress and Burnout 600
Comparative Elite Sport Development Systems, Structures and Public Policy 600
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Auslegungsgeschichte 500
Cosmos as Art Object: Studies in Plato's Timaeus and Other Dialogues 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 7637984
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9211325
关于积分的说明 19758495
捐赠科研通 7204970
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3275767
关于科研通互助平台的介绍 2437385
邀请新用户注册赠送积分活动 2272936