Noncovalent Interactions Dictate Surface Chemical Functionalization of Carbon Nitrides with Demonstration from Methylation
Notice bibliographique
Résumé
Polymeric carbon nitride (CN x ) is promising for removing pollutants from water due to its high surface area and chemical stability. As a photocatalyst, CN x can degrade pollutants under light irradiation. However, its efficiency can be limited by the lack of reactive sites, and modifying its surface is challenging due to its unreactive nature. This study focuses on the postsynthetic methylation of the surface of CN x to convert amino groups into quaternary ammonium groups to impart positive charge and enhance water remediation activity. Through experimental characterization and quantum mechanical calculations, we explore the chemical reactivity of the amino groups of CN x and its analogues within the carbon nitride family (CNF)─melamine, melam, and melem. Our findings demonstrate successful methylation of the CNF members except for bulk CN x . Disrupting noncovalent interactions is shown to enhance amino groups’ reactivity, and forming CN x nanosheets (CNNS) allows successful methylation of the polymer. The effectiveness of the methylation of CNNS to generate positively charged surface groups was demonstrated via a proof-of-concept application in As(V) remediation: methylated CNNS displayed a significant reduction of As(V) concentration in water, in contrast to nonmethylated CNNS and CN x, which showed poor As(V) adsorption capabilities. This study provides valuable insights into surface modification strategies for CN x and CNNS, highlighting the impact of noncovalent interactions on function and offering a promising approach for sustainable water remediation solutions.
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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 ».