Nature:数据分析驱动用于湿烟道气CO2捕获的MOFs的设计合成
芣苢 西瓜 2019-12-12

限制大气中CO2的增加是我们这一代最大的挑战之一。由于碳捕获和存储是可以减轻当前CO2排放的为数不多的可行技术之一,因此,很多工作都集中在开发可以有效地从人为排放的烟道气中捕获CO2的固体吸附剂上。经过有机配体与金属离子节点的精心组合原则上可以制备出无数不同结构和化学性质的纳米多孔金属有机框架(MOFs)材料,引起人们极大的关注。但是,许多经过优化的用于从N2中分离CO2的MOFs用在含H2O的实际烟道气时效果不佳,因为H2O会与CO2竞争相同的吸附位点,从而导致材料失去选择性。尽管烟道气可以干燥,但这会使捕集过程非常昂贵。近日,洛桑联邦理工学院Berend Smit,Kyriakos C. Stylianou,赫瑞瓦特大学Susana Garcia,渥太华大学Tom K. Woo等多团队合作,通过对超过30万个MOFs进行计算筛选分析,识别出了MOFs中不同类别的强CO2结合位点(“吸附型”),这些位点可使MOFs在湿烟气中持续存在CO2/N2捕获选择性。随后,作者基于计算筛选的结果合成了两种疏水性最强的水稳定MOFs,实验发现,该MOFs的碳捕获性能不受水的影响,并且性能优于某些商业材料。该工作将计算筛选与材料合成联系起来的概念可用于其它复杂性高的气体分离体系。

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Peter G. Boyd, Arunraj Chidambaram, Enrique García-Díez, Tom K. Woo*, Susana Garcia*, Kyriakos C. Stylianou*, Berend Smit*, et al. Data-driven design of metal–organic frameworks for wet flue gas CO2 capture. Nature, 2019

DOI: 10.1038/s41586-019-1798-7

https://www.nature.com/articles/s41586-019-1798-7

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