Intrinsic ion transport of highly charged sub-3-nm boron nitride nanotubes

氮化硼 离子 化学物理 DLVO理论 材料科学 电荷密度 静电学 离子键合 表面电荷 纳米技术 化学工程 化学 物理化学 有机化学 生物化学 工程类 物理 量子力学 胶体
作者
Aaditya Pendse,Semih Cetindag,Kun Wang,Donglin Li,Richard Castellano,Dachi Yang,Tongshuai Wang,Jerry W. Shan,Sang Il Kim
出处
期刊:Materials Today [Elsevier BV]
卷期号:60: 79-90 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.mattod.2022.09.006
摘要

Debate regarding the transport mechanisms of water and ions in highly charged one-dimensional (1D) nanochannel continues because of a lack of available experimental data. Here, we present a nanofluidic platform consisting of ≈2.7-nm-diameter boron nitride nanotubes (BNNTs) as a model system, and report the experimental ion transport in these sub-3-nm BNNTs. We elucidate that strong electrostatic interactions between the highly charged tube walls and ions, stemming from the high surface-charge density (378 mC/m2) of BNNTs, play important roles in defining the ion transport mechanism in BNNT pores. Experimental analysis of ion transports supported by numerical the Donnan steric pore model with dielectric exclusion (DSPM-DE) and Derjaguin–Landau–Verwey–Overbeek (DLVO) model elucidate the relationship of the ionic charge density and surface-charge density of the BNNT wall to electrostatic interaction, steric, and dielectric effects. We also demonstrate that BNNTs exhibit higher NaCl separation (≈90%) than commercial reverse-osmosis (≈80%) and nanofiltration (≈60%) membranes under the same experimental conditions, despite having a larger pore size. Our results establish design criteria for developing highly efficient ion-selective membranes for various practical applications.

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
Hzml完成签到 ,获得积分10
1秒前
叶子发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
樂楽完成签到,获得积分10
2秒前
hh完成签到,获得积分10
3秒前
文森特的向日葵完成签到,获得积分10
3秒前
yang完成签到,获得积分10
5秒前
龙柏寒发布了新的文献求助30
5秒前
香蕉觅云应助磕盐耇采纳,获得10
6秒前
lavande发布了新的文献求助10
7秒前
烹全鱼宴完成签到,获得积分10
7秒前
瓜兮兮的卷毛完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
7秒前
初景发布了新的文献求助10
7秒前
molihuakai应助小插曲采纳,获得10
8秒前
10秒前
jackie发布了新的文献求助10
10秒前
淡然的香菇完成签到 ,获得积分10
11秒前
11秒前
11秒前
研友_VZG7GZ应助称心花卷采纳,获得10
11秒前
Roy关闭了Roy文献求助
11秒前
12秒前
12秒前
xy完成签到 ,获得积分10
14秒前
14秒前
小插曲完成签到,获得积分20
15秒前
缥缈月光完成签到,获得积分10
15秒前
Mic发布了新的文献求助10
15秒前
菠菜发布了新的文献求助10
15秒前
楚天发布了新的文献求助10
15秒前
鎓离子完成签到,获得积分10
16秒前
molihuakai应助xuan采纳,获得10
17秒前
cheng发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
赫连紫发布了新的文献求助10
19秒前
20秒前
fxq关注了科研通微信公众号
20秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(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
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
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 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7581703
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9160833
关于积分的说明 19600524
捐赠科研通 7163920
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266010
关于科研通互助平台的介绍 2430947
邀请新用户注册赠送积分活动 2257118