High-Throughput Computational Screening of Two-Dimensional Covalent Organic Frameworks (2D COFs) for Capturing Radon in Moist Air

吸附 材料科学 多孔性 蒙特卡罗方法 纳米技术 物理 化学 物理化学 复合材料 核物理学 统计 数学
作者
Hongyan Zeng,Xiaomin Geng,Shitong Zhang,Bo Zhou,Shengtang Liu,Zaixing Yang
出处
期刊:Nanomaterials [MDPI AG]
卷期号:13 (9): 1532-1532
标识
DOI:10.3390/nano13091532
摘要

Radon (Rn) and its decay products are the primary sources of natural ionizing radiation exposure for the public, posing significant health risks, including being a leading cause of lung cancer. Porous material-based adsorbents offer a feasible and efficient solution for controlling Rn concentrations in various scenes to achieve safe levels. However, due to competitive adsorption between Rn and water, finding candidates with a higher affinity and capacity for capturing Rn in humid air remains a significant challenge. Here, we conducted high-throughput computational screening of 8641 two-dimensional covalent organic frameworks (2D COFs) in moist air using grand canonical Monte Carlo simulations. We identified the top five candidates and revealed the structure–performance relationship. Our findings suggest that a well-defined cavity with an approximate spherical inner space, with a diameter matching that of Rn, is the structural basis for a proper Rn capturing site. This is because the excellent steric match between the cavity and Rn maximizes their van der Waals dispersion interactions. Additionally, the significant polarization electrostatic potential surface of the cavity can regulate the adsorption energy of water and ultimately impact Rn selectivity. Our study offers a potential route for Rn management using 2D COFs in moist air and provides a scientific basis for further experimentation.
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