亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Grand canonical Monte Carlo simulation of the adsorption and separation of carbon dioxide and methane using functionalized Mg-MOF-74

吸附 选择性 蒙特卡罗方法 甲烷 金属有机骨架 材料科学 选择性吸附 化学 化学工程 物理化学 数学 有机化学 工程类 催化作用 统计
作者
Guanhua Zhang,Youshan Liang,Guomin Cui,Binlin Dou,Wei Lü,Qiguo Yang,Xiaoyu Yan
出处
期刊:Energy Reports [Elsevier BV]
卷期号:9: 2852-2860 被引量:25
标识
DOI:10.1016/j.egyr.2023.01.121
摘要

Grand canonical Monte Carlo (GCMC) simulations were used to analyse the effect of -O-Li, -NH2, -SH, -F, -COOH, and -NO2 functional groups on the adsorption and separation of pure CO2 and a mixture of CO2 and CH4. The metal–organic framework (MOF) skeleton was structurally optimized using the Forcite and Dmol 3 modules. First, the GCMC method was employed to simulate the adsorption of pure CO2 by functionalized Mg-MOF-74 at 298 K and 10–3000 kPa. The results illustrated that -O-Li, -NH2, and -SH groups increased the CO2 adsorption below 101 kPa and followed the order Li-O-Mg-MOF-74 > NH2-Mg-MOF-74 > SH-Mg-MOF-74. When the pressure was >101 kPa, the adsorption capacity of Mg-MOF-74 was higher than that of functionalized Mg-MOF-74. Then, the adsorption capacity and selectivity of functionalized Mg-MOF-74 in the CO2/CH4 mixture were investigated at 298 K and 10–3000 kPa. The results showed that the introduction of -O-Li, -NH2, and -SH groups increased the CO2 selectivity of Mg-MOF-74 within the range of 10–1440 kPa and followed the order Li-O-Mg-MOF-74 > NH2-Mg-MOF-74 > SH-Mg-MOF-74.

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
5秒前
ww完成签到,获得积分10
9秒前
FashionBoy应助犹豫的风华采纳,获得10
11秒前
13秒前
清爽念柏完成签到 ,获得积分10
15秒前
VDC发布了新的文献求助10
17秒前
成就小蘑菇完成签到 ,获得积分10
17秒前
研友_VZG7GZ应助路边一条采纳,获得10
23秒前
24秒前
传奇3应助松林采纳,获得10
25秒前
闪闪凌文完成签到 ,获得积分10
25秒前
30秒前
31秒前
VDC发布了新的文献求助10
34秒前
路边一条发布了新的文献求助10
34秒前
钉钉发布了新的文献求助10
36秒前
丘比特应助科研通管家采纳,获得10
37秒前
37秒前
香锅不要辣完成签到 ,获得积分10
38秒前
隐形曼青应助松林采纳,获得10
39秒前
yangtao完成签到,获得积分10
42秒前
TXZ06完成签到,获得积分10
45秒前
45秒前
健忘的珩完成签到 ,获得积分10
47秒前
jqy完成签到,获得积分10
48秒前
jqy发布了新的文献求助10
51秒前
52秒前
刘氓发布了新的文献求助10
57秒前
狂野的含烟完成签到 ,获得积分10
58秒前
英姑应助松林采纳,获得10
1分钟前
刘氓完成签到,获得积分20
1分钟前
ANK发布了新的文献求助30
1分钟前
科研通AI6.2应助松林采纳,获得10
1分钟前
ANK完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
李健的小迷弟应助YHF2采纳,获得10
1分钟前
今后应助松林采纳,获得10
1分钟前
盘菜应助暴打柠檬汽水采纳,获得10
1分钟前
ljx完成签到 ,获得积分10
1分钟前
盘菜应助钉钉采纳,获得10
1分钟前
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
Various Faces of Animal Metaphor in English and Polish 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
Photodetectors: From Ultraviolet to Infrared 500
On the Dragon Seas, a sailor's adventures in the far east 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 6355387
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8170350
关于积分的说明 17200320
捐赠科研通 5411342
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2864309
邀请新用户注册赠送积分活动 1841862
关于科研通互助平台的介绍 1690191