Hydrophobicity Tuned Polymeric Redox Materials with Solution-Specific Electroactive Properties for Selective Electrochemical Metal Ion Recovery in Aqueous Environments
Notice bibliographique
Résumé
Adaptable redox-active materials hold great potential for electrochemically mediated separation processes via targeted molecular recognition and reduced energy requirements. This work presents molecularly tunable vinylferrocene metallopolymers (P(VFc-co-X)) with modifiable operating potentials, charge storage capacities, capacity retentions, and analyte affinities in various electrolyte environments based on the hydrophobicity of X. The styrene (St) co-monomer impedes hydrophobic anions from ferrocene access, providing P(VFc-co-St) with specific response capabilities for and greatly improved cyclabilities in hydrophilic anions. This adjustable electrochemical stability enables preferential chromium and rhenium oxyanion separation from both hydrophobic and hydrophilic electrolytes that significantly surpasses capacitive removal by an order of magnitude, with a robust perrhenate uptake capacity of 329 mg/g VFc competitive with established metal-organic framework physisorbents and 17-fold selectivity over 20-fold excess nitrate. Pairing P(VFc-co-X) with other solution-specific electroactive macromolecules such as the pH-dependent poly(hydroquinone) (PHQ) and the cesium-selective nickel hexacyanoferrate (NiHCF) generates dual-functionalized electrosorption cells. P(VFc-co-X)//PHQ offers optimizable energetics based on X and pH for a substantial 4.6-fold reduction from 0.21 to 0.04 kWh/mol rhenium in acidic versus near-neutral media, and P(VFc-co-St)//NiHCF facilitates simultaneous extraction of rhenium, chromium, and cesium ions. Proof-of-concept reversible perrhenate separation in flow further highlights such frameworks as promising approaches for next-generation water purification technologies.
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 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 | 0,000 | 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 ».