金属有机骨架Zn-BTC/rGO复合材料的制备和性能

摘要:用超声震荡法合成不同形貌的石墨烯负载Zn-BTC 金属有机骨架材料,并将其用做电极组装超级电容器。用TG曲线、SEM观察、XRD谱、Brunauer-Emmett-Teller 模型和Raman 谱等手段表征材料的结构、形貌和电化学性能,使用电化学工作站和三电极体系测试了超级电容样品的电化学性能。结果表明,合成的一维棒状Zn-BTC 均匀锚定在褶皱的石墨烯纳米片层上,其比电容为182.4 C·g-1 (1 A·g-1),优于石墨烯负载的二维片状Zn-BTC (139.3 C·g-1)、石墨烯(97.9 C·g-1)和一维棒状Zn-BTC (62.8 C·g-1)。使用石墨烯负载的一维棒状Zn-BTC组装的对称超级电容器,在电流密度为1 A·g-1、比容量为57.7 F·g-1、功率密度为1390 W·kg-1条件下的最大能量密度为1.99 Wh·kg-1,经过2000次充放电循环后其比容量保持率为90.3%。

共价有机框架的设计及其在催化C—H 活化领域的应用进展

摘要:共价有机框架(COFs)作为新兴多孔材料, 因其独特的可设计性、较高的孔隙度和结晶度以及可修饰的孔道环境,有望成为催化领域中一种重要的催化剂. 近年来, 随着对COFs 材料研究的逐渐深入, 人们对其结构设计更为多样化,逐渐探索出多种有关COFs 材料的构建策略, 使其在催化领域中展现出非凡的应用前景. 因此, 从COFs 材料的基本结构出发, 全面地讨论了常见的构建策略, 并列举部分COFs 材料在C—H 活化领域的实际应用, 详细介绍其在这些反应中的催化机理. 最后, 讨论了COFs 材料当前在催化领域面临的问题与困境, 期望为COFs 材料在催化C—H 活化领域未来的发展提供有益指导.

水体有机污染物处理技术的研究进展

摘要:近年来,由于城市化和工业化的发展,全球用水量不断增加,含有有机污染物的工业废水排放到环境中引起了越来越多的关注,寻求去除水体有机污染物的高效处理方法迫在眉睫。本文针对水体有机污染物,综述了不同类型的处理技术,包括光催化法、化学还原法、离子交换法、化学膜法、生物还原法、生物吸附法以及生物膜法,分析了不同方法的优缺点,总结了水体有机污染物的去除效果,展望了水体有机污染物处理技术的研究方向,以期为改进水体有机污染物的处理技术和实际应用提供理论支撑。

有机太阳能电池的发展、应用及展望

摘要: 有机太阳能电池是新型第三代太阳能电池技术,具有成本低、质量轻、可折叠等优点,近年来成为了研究热点。本文从发展历史、工作原理、器件结构、材料与加工技术、产业化现状以及前景展望等方面对有机太阳能电池技术进行简要介绍,期待能给爱好者、同行、投资者和决策者提供有益的信息和帮助。

基于多氮唑配体制备金属有机框架用于乙炔吸附分离

摘要:电石法制备的乙炔(C2H2)中会混入氮气、氧气和二氧化碳等杂质组分, 为获得高纯度乙炔, 相应的纯化分离研究十分必要. 金属有机框架(metal organic framework, MOF)材料是一种具有超高孔隙率和易于功能化的多孔材料. 基于特殊的孔腔特点, 该类材料在气体吸附分离领域展现出优异的性能. 本研究以一水合乙酸铜和5-(4-吡啶基)-1H-四唑为原料, 制备了一种新的MOF材料——Cu(Hptz), 命名为TYUT-15. 该材料基于特殊的方形孔腔结构和多氮吸附位点触发了孔中乙炔分子间的偶极矩协同吸附, 在主客体的共同作用下极大地提高了乙炔的吸附容量.采用单晶X射线衍射、同步热重分析、单组分气体吸附及混合气体穿透测试等对样品的结构及气体吸附分离性能进行了表征. 分离实验表明, 该材料可以从C2H2/CO2/N2/O2四组分混合气体中直接捕集C2H2.

两亲性丙烯酸酯聚合物的制备与结构表征

摘 要: 以过硫酸钾( K2 S2O8 ) 为自由基引发剂, 以 M S 1 和 OP 10 为乳化剂, 丙烯酸酯单体通过乳 液聚合制备了具有两亲性的丙烯酸酯聚合物。讨论了功能单体甲基丙烯酸( M AA) 在聚合物粒子 上的分布情况。结果表明, 当 M AA 的量占总单体的 3%( 质量分数, 下同) 时, 水相中的羧基占羧 基总量的 6. 1%, 聚合物表面羧基为 50. 75% 。

金属有机骨架在电致变色领域的研究进展

摘要:金属有机骨架(MOFs)是由有机骨架与金属节点组成的多孔新型功能材料,区别于普通的无机多孔材料和有机物,凭借多孔以及可设计性的骨架结构,实现将无机与有机材料相结合,利用化学配位以及掺杂等方式可以制备符合实际需求的功能材料。随着金属有机骨架材料的种类、功能和制备技术不断拓展,其在智能光电显示领域的应用也备受关注。其中,电致变色作为光电器件的重要研究方向,电致变色器件正在向更大变色范围、更快变色速度以及柔性可折叠的方向发展,原有材料体系已无法满足新的产品要求,但金属有机骨架的出现可以在一定程度上规避这些问题。本文着重介绍金属有机框架在电致变色的研究进展,详细综述金属有机框架在电致变色领域应用中所遇到的三个问题,分别是导电性、氧化还原性变色及薄膜制备手段,分析金属有机框架在电致变色领域的设计优化策略,同时也对MOFs在电致变色多功能应用所面临的挑战与发展前景进行总结。

烯烃自由基阴离子的可控产生与转化

摘要:烯烃自由基阴离子作为一类兼具自由基与碳负离子双重反应特性的高活性中间体, 在有机合成领域展现出独特的应用价值. 然而, 由于缺少温和可控的产生方法, 导致其参与的反应类型受限、底物适用范围较窄, 且反应立体选择性难以调控等问题. 因此, 烯烃自由基阴离子的可控生成与高选择性转化面临着多重挑战. 近年来, 随着新型催化体系的持续开发与不断发展, 烯烃自由基阴离子的反应类型已得到初步拓展, 为相关领域的合成研究提供了更多可能性.本文将从烯烃自由基阴离子的不同生成方式及其参与的多样化转化反应两个维度出发, 简要综述该类中间体的三类主要生成策略——化学还原、电化学还原和光化学还原, 及其在几类重要烯烃转化反应中的研究进展, 并对该领域未来的发展方向进行展望.

环氧树脂基辐射防护材料研究进展

摘要:介绍了γ射线和中子射线的特性及屏蔽机理,阐述了具有γ射线防护功能、中子防护功能、中子伽马混合场防护功能的环氧树脂基复合材料的研究进展,展望了环氧树脂基屏蔽材料未来的发展与挑战。

基于物理信息深度学习的高分子流变学研究:挑战、方法与应用

摘要:高分子流变学旨在理解材料从微观到宏观的流动与变形特性,但传统建模方法在处理复杂非线性、多尺度模拟及数据解析方面长期面临挑战. 物理信息深度学习(PIDL)通过将流变学物理定律嵌入深度神经网络,减少对大量数据的依赖,提高模型泛化能力和物理合理性,为解决高分子流变学面临的挑战提供新的途径. 通过探讨PIDL 的基本原理,包括其模型架构、物理信息损失函数设计(如MSE、MAE及稀疏/残差损失)和损失函数优化方法(如梯度下降、自适应权重调整),并分析PIDL 在高分子流变学中的具体应用,涵盖了概率模型、生成式模型、神经算子、图神经网络和强化学习等多种模型架构,展示其在参数优化、流变特性预测、逆问题求解及数字孪生集成等方面的潜力. 尽管PIDL 展现出显著优势,但仍面临数据获取成本高、模型可解释性弱、多尺度求解精度不足及鲁棒性等问题. 未来发展方向包括利用多保真技术、物理信息增强数据、优化算法、结合数字孪生、推断因果关系以及应用元学习和可解释人工智能(XAI)来提升模型性能和实用性.