Loosening metal nodes in metal-organic frameworks to facilitate the regulation of valence

价(化学) 金属有机骨架 金属 吸附 业务 材料科学 化学 有机化学 冶金
作者
Yu‐Xia Li,Jiaxin Shen,Ze‐Jiu Diao,Shi‐Chao Qi,Xiao‐Qin Liu,Lin‐Bing Sun
出处
期刊:Fundamental research [Elsevier BV]
卷期号:5 (1): 158-164 被引量:6
标识
DOI:10.1016/j.fmre.2022.08.012
摘要

The valence of metal nodes in metal-organic frameworks (MOFs) determines their performance in applications while developing an efficient approach for valence regulation is challenging. Here we present a strategy to make the valence regulation much easier by loosening metal nodes by thermal pretreatment. The typical MOF, HKUST-1, with the tunable valence of Cu nodes, was used as a proof of concept. Thermal pretreatment (producing HK-T) changes the chemical environment and loosens Cu nodes, endowing them with enhanced reducibility. In the subsequent vapor-induced reduction, the yield of Cu+ from Cu2+ conversion in HK-T (producing HK-T-V) reaches 69%, which is higher than that in pristine HKUST-1 (producing HK-V) with a Cu+ yield of 19% as well as the reported yields of target-valence metal nodes in various MOFs (6%-30%). The obtained HK-T-V possessing abundant Cu+ sites can capture 0.809 mmol/g thiophene in adsorptive desulfurization, 2.5 times higher than HK-V and superior to most reported adsorbents.
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
科研通AI5应助落后的镜子采纳,获得10
1秒前
2秒前
4秒前
蓝齐儿关注了科研通微信公众号
4秒前
6秒前
6秒前
嘒彼小星完成签到 ,获得积分10
8秒前
Cheng完成签到 ,获得积分10
8秒前
10秒前
相濡以沫发布了新的文献求助10
10秒前
glscwd完成签到,获得积分10
11秒前
淡淡的小蜜蜂完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
虫虫完成签到,获得积分10
12秒前
禁止吃桃完成签到 ,获得积分10
13秒前
14秒前
冷静短靴完成签到,获得积分10
15秒前
斯文败类应助清脆水卉采纳,获得10
15秒前
16秒前
共享精神应助kkyy采纳,获得10
17秒前
冷酷的灭龙完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
SYLH应助勤劳怜寒采纳,获得10
20秒前
SYLH应助勤劳怜寒采纳,获得10
20秒前
刘明生发布了新的文献求助10
20秒前
21秒前
23秒前
脑洞疼应助刘明生采纳,获得10
23秒前
爰采唐矣完成签到,获得积分10
25秒前
满意的盼柳完成签到,获得积分10
25秒前
科研通AI5应助豆豆采纳,获得10
26秒前
ymr完成签到 ,获得积分10
26秒前
虫虫发布了新的文献求助10
27秒前
www发布了新的文献求助10
27秒前
Casey完成签到 ,获得积分10
27秒前
脑洞疼应助猩心采纳,获得30
29秒前
30秒前
科研通AI2S应助一棵狗芽采纳,获得10
32秒前
smile发布了新的文献求助10
32秒前
高分求助中
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Machine Learning Methods in Geoscience 1000
Resilience of a Nation: A History of the Military in Rwanda 888
Musculoskeletal Pain - Market Insight, Epidemiology And Market Forecast - 2034 666
Crystal Nonlinear Optics: with SNLO examples (Second Edition) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3734603
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3278545
关于积分的说明 10009929
捐赠科研通 2995186
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1643254
邀请新用户注册赠送积分活动 781019
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 749199