Dual-ligand Cu-based MOFs for electrocatalytic reduction of NO3–

选择性 化学 吸附 配体(生物化学) 无机化学 猝灭(荧光) 金属有机骨架 硝酸盐 氧化还原 催化作用 物理化学 有机化学 生物化学 物理 受体 量子力学 荧光
作者
Yaling Chen,Jianjun Li,Guangming Jiang,Bo Xu,Jianbei Zhang,Hongwei Zhang,Song Shu
出处
期刊:Journal of environmental chemical engineering [Elsevier BV]
卷期号:11 (5): 110472-110472 被引量:15
标识
DOI:10.1016/j.jece.2023.110472
摘要

Electrocatalytic nitrate reduction reaction (ENRR) to recyclable NH3 or environmental-friendly N2 is a sustainable technology. In this study, we prepared three dual ligand Cu-based metal organic framework (Cu@MOFs) for efficient ENRR. The batch ENRR test revealed that Cu-bip-BTC exhibited the best performance in terms of NH3-N selectivity (61.64%), NH3-N yield (12.09 ×103 µgCu·h–1 mg–1) and faradaic efficiency for NH3 (80.97%) at −0.58 V vs. RHE. The ligands and coordination of Cu@MOFs affect the electronic structure of Cu and the adsorption performance of NO3–, leading to differences in the performance of the electrocatalytic reduction of nitrate. The quenching experiment of tert-butanol (TBA) demonstrates that NO3– is directly reduced by electrons on Cu@MOFs at −0.58 V, and in-situ spectrometric analysis identified the intermediates and pathways of ENRR. Cu-bip-BTC has the highest NH3-N selectivity due to its faster kinetic reaction rate, stronger inhibition of the hydrogen evolution reaction, and higher NO3– adsorption energy. In addition, ENRR combined with breakpoint chlorination reactions suggests that achieving nitrogen elimination is feasible, and this study provides a strategy for the application of dual-ligand Cu-based MOFs in ENRR.
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
Guko发布了新的文献求助10
刚刚
chengbizhen完成签到,获得积分10
刚刚
周一发布了新的文献求助10
1秒前
寒冷念文发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
2秒前
脑洞疼应助何科萱采纳,获得10
2秒前
2秒前
Guko发布了新的文献求助10
2秒前
XM发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
Noob_saibot完成签到,获得积分10
4秒前
李健的小迷弟应助z11采纳,获得10
5秒前
molihuakai应助科研新星采纳,获得10
5秒前
hjy完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
梓曦应助Matrix采纳,获得10
6秒前
6秒前
6秒前
icebaby发布了新的文献求助10
7秒前
脑洞疼应助鹿鹿采纳,获得10
7秒前
11完成签到,获得积分10
7秒前
科研通AI6.3应助FF采纳,获得10
8秒前
LYP发布了新的文献求助10
8秒前
科研通AI6.2应助艾雪采纳,获得10
8秒前
碧蓝老黑发布了新的文献求助10
8秒前
慕青应助开拓者采纳,获得10
8秒前
Na发布了新的文献求助10
8秒前
yuanbao完成签到,获得积分10
9秒前
一二三完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
tcx发布了新的文献求助20
10秒前
10秒前
ninai发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
Guko发布了新的文献求助10
11秒前
tiptip应助zz采纳,获得10
12秒前
NovermberRain发布了新的文献求助10
12秒前
月影发布了新的文献求助10
12秒前
12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
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Picture this! Including first nations fiction picture books in school library collections 1500
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
Rheumatoid arthritis drugs market analysis North America, Europe, Asia, Rest of world (ROW)-US, UK, Germany, France, China-size and Forecast 2024-2028 500
17α-Methyltestosterone Immersion Induces Sex Reversal in Female Mandarin Fish (Siniperca Chuatsi) 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 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6364796
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8178835
关于积分的说明 17239140
捐赠科研通 5419882
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2867816
邀请新用户注册赠送积分活动 1844885
关于科研通互助平台的介绍 1692342