Preparation of ZIF-67@PAN Nanofibers for CO2 Capture: Effects of Solvent and Time on Particle Morphology
Notice bibliographique
Résumé
Advanced materials including metal–organic frameworks (MOFs) are a critical piece of the puzzle in the search for solutions to various scientific and technological challenges, such as climate change due to the ever-increasing emissions of greenhouse gas. There is intense interest in MOFs due to their potential use for a variety of environmental applications, including catalysis and gas storage. In this work, we specifically focus on the in situ growth of zeolitic imidazolate framework-67 (ZIF-67) on poly(acrylonitrile) (PAN) fibers and its potential application in CO2 adsorption. Nanofibers were spun from a solution containing PAN and cobalt (II) nitrate hexahydrate using electrospinning. Then, the fibers were immersed in solution with 2-methylimidazole for different time durations. Via the diffusion of the cobalt ions through the fibers and interaction with the ligands in the solution, ZIF-67 was formed. From analysis via SEM, FTIR, PXRD, and CO2 adsorption, it is evident that varying different parameters—the type of solvent, immersion time, and ligand concentration—affected the morphology of the formed ZIF-67. It was found that immersion for 4 h in 6.0 mg/mL of ligands in methanol created the ZIF-67@PAN best suited for CO2 adsorption, showing a CO2 uptake of 0.4 mmol/g at 1.2 bar and 273 K.
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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 | 0,000 | 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 ».