2D and 3D Metal–Organic Framework at the Oil/Water Interface: A Case Study of Copper Benzenedicarboxylate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Metal–organic framework nanosheets (MOF NSs) have drawn a lot of attention lately; however, the interfacial behavior of these 2D MOFs has rarely been investigated. Here, the partition and distribution of 2D NS and 3D nanoparticle (NP) of copper benzenedicarboxylate (CuBDC) at the oil/water interface are imaged by cryo‐scanning electron microscopy. A layer of ≈20 nm NS‐CuBDC is detected with a lateral orientation along the interface, which is attributed to the existence of relatively hydrophobic planes and hydrophilic edges in NS‐CuBDC. The highly hydrophilic CuBDC localizes along the interface within the water phase. The self‐assembly of NS‐CuBDC is found to be a facile method to construct small cubical NPs. The exchange of water into CuBDC leads to super hydrophilic wettability. Ascribed to their amphiphilic properties, NP‐CuBDC acts as sole stabilizer to form stable oil‐in‐water emulsions. Synchrotron‐based computed tomography is used to characterize the 3D distribution of CuBDC in emulsions at room temperature. This work provides great insights in the fundamental study of MOFs at the oil/water interface and may lead to further development of ultrathin 2D MOF membranes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».