MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3112642073

Functionalized Metal-Organic Frameworks for Water Oxidation Catalysis

2019· dissertation· en· W3112642073 sur OpenAlexfundno aff
Shaoyang Lin

Notice bibliographique

RevueVTechWorks (Virginia Tech) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMetal-Organic Frameworks: Synthesis and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of ScienceUniversity of WashingtonCanadian Light SourceArgonne National LaboratoryBasic Energy SciencesU.S. Department of Energy
Mots-clésMetal-organic frameworkCatalysisChemistryEnvironmental chemistryOrganic chemistryAdsorption
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing energy demand will not only aggravate global warming, but also cause fossil fuels shortage in the near future. Solar energy is an infinite green energy resource that can potentially satisfy our energy usage. By utilizing solar energy to drive reactions like water splitting, solar fuels system are able to produce valuable energy resource. Catalysts for water oxidation are the essential component of water splitting cells which have been intensively studied. As a solid state porous crystalline material with synthetic tunability, Metal-organic framework (MOF) is a promising platform for water oxidation catalysis due to its outstanding properties. Herein, we aimed to develop molecular catalysts incorporated MOF for water oxidation and study the reaction mechanism. Chapter 1 introduces the background of water oxidation and previous research on ruthenium nuclear water oxidation catalysts (WOCs). The reaction mechanism of binuclear and mononuclear ruthenium WOCs was briefly summarized. Opportunities for the design and the synthesis of MOF based WOCs were then discussed. Lastly, studies about MOF based WOCs were categorized based on the difference of the WOCs active site location in frameworks. Water oxidation catalyst [Ru(dcbpy)(tpy)OH2]2+ (RuTB) was incorporated into UiO-67 MOF (resulting materials denoted as RuTB-UiO-67) for chemical water oxidation in Chapter 2. Differences of catalytic reaction behavior between homogeneous RuTB and RuTB incorporated in MOF were examined. Based on MOF particle size dependent catalysis reaction experiments, in-MOF reactivity was anticipated to be primarily arose from redox hopping between RuTB active sites in the framework. In Chapter 3, RuTB-UiO-67 MOF thin films grown on conducting FTO substrate (RuTB-UiO-67/FTO) were synthesized to test their catalytic activity of electrochemical water oxidation. Electrochemical behavior of RuTB-UiO-67/FTO was found to be consistent with homogeneous RuTB by various electrochemistry study and in-situ X-ray absorption spectroscopy characterization. Scan-rate-dependent voltammetry study demonstrated the homogeneous distribution of electrochemical active sites throughout the MOF thin film. Diffusion controlled redox hopping was attributed to be the main charge transfer pathway during catalysis. In order to pursue photo-induced water splitting system, we further our study by investigating MOF based photoelectrochemical catalysis in Chapter 4. Photoelectrochemical alcohol oxidation was chosen as the preliminary-stage study towards the more challenging goal, photoelectrochemical water oxidation. Electron transfer processes of the photosensitizer ([Ru(bpy)2(dcbpy)]2+) and the catalyst (RuTB) doped UiO-67 MOF were investigated with transient absorption spectroscopy analysis. Finally, the role of redox hopping in electrocatalysis by MOF was reviewed in Chapter 5. Pathways of charge transfer in electroactive MOF were first summarized. Redox hopping in MOF was then compared with previous studies on redox active polymer thin films. Lastly, factors that will affect the rate of redox hopping of MOF electrocatalyst were discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0460,002

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVTechWorks (Virginia Tech)Même sujetMetal-Organic Frameworks: Synthesis and ApplicationsTravaux en français237 207