Gas Diffusion through Nanoporous Channels of Graphene Oxide and Reduced Graphene Oxide Membranes

石墨烯 渗透 氧化物 努森扩散 纳米孔 努森数 气体分离 材料科学 渗透 纳米孔 扩散 化学工程 纳米技术 化学物理 化学 热力学 工程类 物理 冶金 生物化学
作者
Seung Yeon Yoo,Ji Soo Roh,Ju‐Young Kim,Wooyul Kim,Ho Bum Park,Hyo Won Kim
出处
期刊:ACS applied nano materials [American Chemical Society]
卷期号:5 (5): 7029-7035 被引量:3
标识
DOI:10.1021/acsanm.2c00974
摘要

Recently, graphene oxide (GO) has been investigated as a class of molecular filters for selective gas and ion transport. However, detailed transport mechanisms have been poorly understood thus far. Here, we report the gas transport behavior of noninterlocked GO and reduced GO (rGO) membranes, which contain nanoporous gas diffusion channels generated by the adjacent edges of GO and rGO sheets. Both membranes exhibited Knudsen gas diffusion behavior; however, the separation factors of these membranes exceeded the theoretical Knudsen separation factors for gas/CO2 selectivities of various gas mixtures owing to extremely low CO2 permeance. The unique transport features of the low CO2 permeance were explained by the blocking effect of CO2 adsorbed in the nanoporous diffusion channels because of the high CO2 affinity of the edges of GO and rGO sheets. Furthermore, the rGO lamellar structure generally shows impermeable interlayer spacing, indicating that the only gas diffusion channel is the nanopores created by neighboring the edges of the rGO sheets. Notably, both membranes maintained a higher H2/CO2 separation factor than the theoretical Knudsen selectivity, including the measurements of mixed-gas permeation experiments. This study provides insight that further GO modification may improve the gas separation performance suitable for specific separation processes.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI

祝大家在新的一年里科研腾飞
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
个性的南珍完成签到 ,获得积分10
刚刚
桃子e发布了新的文献求助10
2秒前
午凌二完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
4秒前
Lychee完成签到 ,获得积分10
5秒前
HMethod完成签到 ,获得积分10
5秒前
小胖发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
SCI66发布了新的文献求助30
6秒前
nessa发布了新的文献求助10
8秒前
爆米花应助CRUISE采纳,获得10
9秒前
木悠发布了新的文献求助10
10秒前
壮观人达完成签到,获得积分10
10秒前
LDoll完成签到,获得积分10
11秒前
桃子e完成签到,获得积分10
11秒前
Lee发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
lt发布了新的文献求助10
15秒前
Lqian_Yu完成签到 ,获得积分10
16秒前
SCI66完成签到,获得积分10
19秒前
小胖发布了新的文献求助10
20秒前
Glufo完成签到,获得积分10
21秒前
英姑应助小慧儿采纳,获得10
22秒前
23秒前
领导范儿应助科研通管家采纳,获得10
24秒前
千千沐发布了新的文献求助10
24秒前
Lee完成签到,获得积分10
24秒前
light发布了新的文献求助50
25秒前
qwer发布了新的文献求助50
26秒前
26秒前
优秀的元龙完成签到,获得积分10
28秒前
31秒前
碧蓝平露发布了新的文献求助10
31秒前
凶狠的飞凤完成签到,获得积分10
32秒前
SBoot完成签到,获得积分10
32秒前
33秒前
HAAAPY完成签到,获得积分20
36秒前
keikei发布了新的文献求助10
37秒前
gxc发布了新的文献求助10
38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
Les Mantodea de guyane 2500
Signals, Systems, and Signal Processing 510
Discrete-Time Signals and Systems 510
Driving under the influence: Epidemiology, etiology, prevention, policy, and treatment 500
生活在欺瞒的年代:傅树介政治斗争回忆录 260
Functional Analysis 200
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 5872826
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 6492621
关于积分的说明 15670004
捐赠科研通 4990251
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2690186
邀请新用户注册赠送积分活动 1632687
关于科研通互助平台的介绍 1590578