Self‐Assembly of Polyoxometalate‐Based Sub‐1 nm Polyhedral Building Blocks into Rhombic Dodecahedral Superstructures

十二面体 材料科学 多金属氧酸盐 自组装 结晶学 星团(航天器) 纳米技术 分子动力学 化学物理 催化作用 化学 计算化学 计算机科学 生物化学 程序设计语言
作者
Tian Wang,Wei‐Chao Chen,Qingda Liu,Wei Wang,Yinming Wang,Biao Wu,Wenxiong Shi,Yunqing Zhu,Peilei He,Xun Wang
出处
期刊:Angewandte Chemie [Wiley]
卷期号:62 (51) 被引量:9
标识
DOI:10.1002/anie.202314045
摘要

Self-assembly of subnanometer (sub-1 nm) scale polyhedral building blocks can yield some superstructures with novel and interesting morphology as well as potential functionalities. However, achieving the self-assembly of sub-1 nm polyhedral building blocks is still a great challenge. Herein, through encapsulating the titanium-substituted polyoxometalate (POM, K7 PTi2 W10 O40 ) with tetrabutylammonium cations (TBA+ ), we first synthesized a sub-1 nm rhombic dodecahedral building block by further tailoring the spatial distribution of TBA+ on the POM. Molecular dynamics (MD) simulations demonstrated the eight TBA+ cations interacted with the POM cluster and formed the sub-1 nm rhombic dodecahedron. As a result of anisotropy, the sub-1 nm building blocks have self-assembled into rhombic dodecahedral POM (RD-POM) assemblies at the microscale. Benefiting from the regular structure, Br- ions, and abundant active sites, the obtained RD-POM assemblies exhibit excellent catalytic performance in the cycloaddition of CO2 with epoxides without co-catalysts. This work provides a promising approach to tailor the symmetry and structure of sub-1 nm building blocks by tuning the spatial distribution of ligands, which may shed light on the fabrication of superstructures with novel properties by self-assembly.
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
完美世界应助科研副本采纳,获得10
刚刚
王皮皮完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
1秒前
科目三应助Pengpeng采纳,获得10
1秒前
ty发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
乐观紫霜发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
2秒前
tjpuzhang发布了新的文献求助10
2秒前
苏孖完成签到,获得积分10
2秒前
无极微光应助foxp3采纳,获得20
2秒前
田様应助无敌草履虫大王采纳,获得10
3秒前
3秒前
3秒前
3秒前
xiaoxiao完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
4秒前
粗犷的蛟凤完成签到,获得积分10
5秒前
求助人员发布了新的文献求助10
5秒前
科研通AI6.2应助孤独幻枫采纳,获得10
5秒前
王皮皮发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
wanci应助坚强的严青采纳,获得10
5秒前
困于浪漫冬完成签到 ,获得积分10
6秒前
哦哟发布了新的文献求助10
6秒前
李健的小迷弟应助fanqiaqia采纳,获得10
6秒前
烟花应助漂泊采纳,获得10
6秒前
6秒前
6秒前
6秒前
7秒前
7秒前
7秒前
7秒前
7秒前
完美世界应助俗人采纳,获得10
7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
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 3000
Les Mantodea de guyane 2500
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 2000
What is the Future of Psychotherapy in a Digital Age? 700
The Psychological Quest for Meaning 600
Zeolites: From Fundamentals to Emerging Applications 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5954917
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7164417
关于积分的说明 15936615
捐赠科研通 5089847
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2735432
邀请新用户注册赠送积分活动 1696283
关于科研通互助平台的介绍 1617249