Bimetallic atom synergistic covalent organic framework for efficient electrochemical nitrate reduction

电催化剂 共价有机骨架 电化学 化学 双金属片 无机化学 硝酸盐 齿合度 化学工程 材料科学 催化作用 共价键 电极 有机化学 金属 工程类 物理化学
作者
Min Teng,Junwei Yuan,Yixiang Li,Chun­yan Shi,Xu Zheng,Chunlan Ma,Liujun Yang,Cheng Zhang,Ju Gao,Yang Li,Yang Li,Yang Li
出处
期刊:Journal of Colloid and Interface Science [Elsevier BV]
卷期号:654 (Pt A): 348-355 被引量:33
标识
DOI:10.1016/j.jcis.2023.10.041
摘要

Electrochemical reduction has emerged as an effective method to remove nitrate from industrial wastewater. Nevertheless, this method has been largely restricted by the lack of low-cost and efficient electrocatalysts. Here, we demonstrate a porous two-dimensional covalent organic framework (2D COF) material as a promising electrocatalyst, which is obtained via a Schiff base reaction by combining copper phthalocyanine with bipyridine sites for precise copper coordination. The bidentate coordinated COF material has a robust framework and stable chemical property, allowing the isolated Cu sites to be embedded into the regular pores with controlled and uniformly dispersed active centers. The well-defined design of the reaction monomers makes the COF material to trap nitrate ions more easily from aqueous solution. By rationally combining the synergistic effect of 2D COF and Cu active sites, the CuTAPc-CuBPy-COF electrocatalyst shows much higher nitrate reduction efficiency than CuTAPc-BPy-COF under low superpotential and different nitrate concentrations. The high NO3- conversion (90.3 %) and NH3 selectivity (69.6 %) are achieved. To our best acknowledge, this is the first demonstration of bi-copper-based COF material for NO3-RR electrocatalysis, which provides a new direction for the rational design of COFs as significant electrocatalysts for nitrate reduction.
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
1秒前
Biofly526完成签到,获得积分10
2秒前
嘟嘟图图发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
YY土豆侠发布了新的文献求助10
5秒前
大力的灵雁应助绿繇采纳,获得10
6秒前
汉堡包应助阔达的向南采纳,获得10
7秒前
ZetianYang发布了新的文献求助10
8秒前
大肥子完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
田様应助Ty采纳,获得20
14秒前
16秒前
rwuab完成签到,获得积分10
17秒前
打打应助激流勇进采纳,获得10
17秒前
Ava应助土豆丝炒姜丝采纳,获得10
19秒前
20秒前
酷波er应助一念之间采纳,获得10
21秒前
大胖厨爱吃小炒肉完成签到,获得积分10
21秒前
YY土豆侠完成签到,获得积分10
22秒前
22秒前
科研通AI6.1应助777采纳,获得10
23秒前
24秒前
Gyh完成签到,获得积分10
24秒前
25秒前
25秒前
科研通AI6.2应助777采纳,获得10
25秒前
wei发布了新的文献求助20
26秒前
JamesPei应助蓝天采纳,获得10
27秒前
无风风发布了新的文献求助10
27秒前
28秒前
28秒前
苹果姐发布了新的文献求助10
29秒前
诚心求文完成签到,获得积分10
29秒前
苹果饼干发布了新的文献求助10
29秒前
30秒前
Snieno发布了新的文献求助10
31秒前
xxxx发布了新的文献求助10
31秒前
一念之间发布了新的文献求助10
31秒前
胡梦园发布了新的文献求助10
33秒前
Lori发布了新的文献求助10
34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
Picture this! Including first nations fiction picture books in school library collections 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
Photodetectors: From Ultraviolet to Infrared 500
信任代码:AI 时代的传播重构 450
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 6357233
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8171923
关于积分的说明 17206118
捐赠科研通 5412863
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2864794
邀请新用户注册赠送积分活动 1842233
关于科研通互助平台的介绍 1690490