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Enregistrement W4395009824 · doi:10.1021/acsanm.4c00250

Defect-Rich Metal–Organic Framework Nanocrystals for Removal of Micropollutants from Water

2024· article· en· W4395009824 sur OpenAlexaff
Ola Haidar, Thibault Roques‐Carmes, Abdelaziz Gouda, Nabil Tabaja, Joumana Toufaily, Mohamad Hmadeh

Notice bibliographique

RevueACS Applied Nano Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMetal-Organic Frameworks: Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity Research Board, American University of Beirut
Mots-clésMetal-organic frameworkNanocrystalEnvironmental chemistryEnvironmental scienceMetalWater treatmentChemistryMaterials scienceNanotechnologyEnvironmental engineeringAdsorptionOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide In this study, the effective removal of three major micropollutants (e.g., propranolol hydrochloride, 1-naphthylamine, and 2-naphthol) from water is investigated using defected UiO-66 and functionalized derivatives as adsorbents. The defects in UiO-66 are induced using two distinct strategies. The first one involves a process of selectively thermolyzing labile linkers, leading to the creation of a hierarchical mesoporous framework (HP-UiO-66). The second technique employs monocarboxylic acid modulator, such as acetic acid (AA) or trifluoroacetic acid (TFA), which is coordinated with the Zr-clusters during synthesis and removed upon activation, resulting in the creation of defective UiO-66 structures. The influence they have on structural features of metal–organic framework (MOF) nanocrystals is compared to the ideal nonmodulated UiO-66 MOF. The samples are fully characterized by powder X-ray diffraction (PXRD), scanning electron microscope (SEM), Brunauer–Emmett–Teller surface area analyzer (BET), and thermogravimetric analysis (TGA). Their effectiveness as adsorbents for the elimination of 1-naphthylamine, propranolol hydrochloride, and 2-naphthol from water is examined. The thermodynamic and kinetic parameters of the adsorption process are determined. Interestingly, among the UiO-66 samples examined, HP-UiO-66 exhibits remarkable adsorption capacities of approximately 743, 602, and 409 mg g –1 for 1-naphthylamine, propranolol hydrochloride, and 2-naphthol, respectively. These values surpass all of the reported adsorbents in the literature. The surface interactions between HP-UiO-66 and the three micropollutants were demonstrated by Fourier transform infrared (FT-IR) and X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) analyses. This enhancement in adsorption performance is linked to the preferential adsorption mechanism, primarily by binding to coordinatively unsaturated zirconium atoms within the MOF structure. Through this study, an effective method for improving the adsorption capability of MOF-based adsorbents is presented through defects engineering in Zr-based MOFs. These findings open the path for the creation of effective MOF adsorbents for water treatment applications.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,230 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations29
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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