Hydrogen bond-assisted construction of MOF/semiconductor heterojunction photocatalysts for highly efficient electron transfer

异质结 半导体 电子转移 材料科学 光催化 光电子学 氢键 纳米技术 化学工程 光化学 化学 分子 工程类 催化作用 有机化学
作者
Pengyu Dong,Kangjie Gao,Lihua Zhang,Hai Huan,Ming-Hua Xie,Xiu‐Li Yang,Jinlong Zhang
出处
期刊:Applied Catalysis B-environmental [Elsevier]
卷期号:357: 124297-124297 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.apcatb.2024.124297
摘要

It remains challenging for the fabrication of metal-organic framework (MOF)/semiconductor heterojunction photocatalysts with close contact interfaces. In this work, a novel MOF/semiconductor heterojunction photocatalyst consisting of H2O2-modified TiO2 nanotubes (H2O2-TNTs) and MIL-88B(Fe)-NH2 (labeled as H-T/M) was firstly constructed based on the hydrogen-bonded combination between the O atoms from –OOH groups resulting from H2O2 absorbed on the surface of TiO2 nanotubes and the H atoms of the –NH2 group in MOF. The significantly enhanced photocatalytic property of the H-T/M heterojunction for reducing Cr(VI) could be ascribed to the accelerated interfacial electron transfer dynamics by a channel of hydrogen bonds (N···H–O–O–Ti), which could be extracted from the femtosecond transient absorption spectroscopy (fs-TAS). Moreover, the built-in electric field and the differences in charge density based on density functional theory (DFT) calculations could provide the driving force for charge transfer.
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
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

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
科研菜狗完成签到,获得积分10
刚刚
小飞机完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
1秒前
燕海雪完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
lyp7028发布了新的文献求助10
1秒前
自然代亦完成签到 ,获得积分10
1秒前
2秒前
GJ完成签到,获得积分10
2秒前
杨志坚发布了新的文献求助10
2秒前
瑾瑾发布了新的文献求助10
3秒前
kaww完成签到,获得积分10
3秒前
Ava应助花花采纳,获得10
3秒前
嗯哼完成签到,获得积分20
3秒前
alex发布了新的文献求助10
3秒前
菠萝派给菠萝派的求助进行了留言
4秒前
雪白的面包完成签到 ,获得积分10
4秒前
Vta发布了新的文献求助10
5秒前
大模型应助Sean采纳,获得10
5秒前
5秒前
爆米花应助糖豆豆采纳,获得10
5秒前
吴彦鸿发布了新的文献求助10
5秒前
7秒前
CipherSage应助司空三问采纳,获得10
7秒前
8秒前
8秒前
科研通AI2S应助yeape采纳,获得10
9秒前
轻松的鸿煊完成签到 ,获得积分10
10秒前
费城青年完成签到,获得积分10
10秒前
科研通AI2S应助Bressanone采纳,获得10
11秒前
李健应助SEER采纳,获得10
12秒前
瑾瑾完成签到,获得积分10
12秒前
嗯哼哈哈发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
MOON发布了新的文献求助30
13秒前
13秒前
乔乔完成签到,获得积分10
14秒前
桐桐应助钮傲白采纳,获得10
14秒前
不安青牛发布了新的文献求助10
14秒前
高分求助中
Tracking and Data Fusion: A Handbook of Algorithms 1000
Models of Teaching(The 10th Edition,第10版!)《教学模式》(第10版!) 800
La décision juridictionnelle 800
Rechtsphilosophie und Rechtstheorie 800
Academic entitlement: Adapting the equity preference questionnaire for a university setting 500
Arkiv för kemi 400
Machine Learning in Chemistry 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 材料科学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 免疫学 细胞生物学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2877336
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2490329
关于积分的说明 6741288
捐赠科研通 2172046
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1154161
版权声明 586070
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 566681