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【CALF-20】一种持久的物理吸附剂用于二氧化碳捕获
摘要
本文介绍了一种新型的金属-有机框架(MOF)材料,Calgary Framework 20(CALF-20),它在物理吸附机制下展现出对二氧化碳(CO2)的高容量和选择性,即使在潮湿气体中也能捕获CO2。CALF-20不仅对水蒸气具有极高的稳定性,还能在直接的天然气燃烧烟气中长时间暴露后保持稳定。CALF-20的合成过程简单且可扩展,通过模拟研究了其对CO2的亲和力,并通过结构化和竞争性穿透实验验证了其性能。实验结果表明,CALF-20在低相对湿度下对CO2的吸附能力不受水的影响,并且CO2的存在抑制了水的吸附。最后,文章还展示了基于工业测试的MOF的耐久性和CO2捕获数据。
研究背景
1)行业问题:化石燃料燃烧后的CO2捕获需要从局部排放源中移除CO2,同时还需要捕获系统的再生和循环利用。烟气中CO2浓度低,主要被N2稀释,伴有水蒸气和酸性气体。
2)传统的胺和溶剂系统通过化学和物理吸收组合吸收CO2,尽管CO2去除效果显著,但再生过程能耗高,可能导致化学分解。
3)本文提出了CALF-20这种新型物理吸附材料,通过精确调控MOF的孔径和功能团,在低CO2浓度下实现有效吸附,同时保持材料的水稳定性和热稳定性。
实验部分
1)合成实验:CALF-20,化学式为[Zn2(1,2,4-triazolate)2(oxalate)],通过溶剂热法合成,使用二羟基苯醌衍生物原位降解获得单晶。
2)结构表征:CALF-20由1,2,4-三唑桥联的锌(II)离子层和草酸根离子支柱形成三维晶格和孔隙结构,孔道尺寸为2.73 Å x 2.91 Å、1.94 Å x 3.11 Å和2.74 Å x 3.04 Å,占据约38%的空隙体积。
3)气体吸附实验:在77 K下对N2进行吸附等温线测试,计算得到Langmuir表面积为528 m²/g,CO2在1.2 bar和293 K下的吸附量为4.07 mmol g−1。
4)CO2和N2的选择性测试:通过理想吸附溶液理论计算,CO2/N2的选择性为230,适用于10:90的CO2/N2混合物。
水蒸气吸附特性研究:
5)CALF-20在低相对湿度下对水蒸气的吸附能力较差,但随着相对湿度的增加,水蒸气吸附量增加。
6)动态穿透实验:在CALF-20-聚砜复合材料上进行了一系列动态穿透实验,包括不同比例的CO2/N2混合气体以及在不同相对湿度下的H2O和CO2的竞争吸附实验。
7)稳定性和规模化测试:CALF-20在150°C的干燥空气中反复加热后,CO2吸附容量保持不变,显示出优异的稳定性。在150°C蒸汽中暴露一周后,通过粉末X射线衍射和N2吸附等温线测试结构和孔隙性保持不变。
测试分析
1)比表面和孔容:N2吸附等温线测试得到的Langmuir表面积为528 m²/g,显示CALF-20具有较高的比表面积。
2)CO2吸附热:CO2的零负荷吸附热为-39 kJ/mol,表明吸附过程是放热的。通过理想吸附溶液理论计算的CO2/N2选择性为230。
3)水蒸气吸附特性:实验显示,在低相对湿度下CALF-20对水蒸气的吸附量低,但随着相对湿度的增加,吸附量增加,呈现出S形的吸附等温线。
4)模拟计算:通过原子级蒙特卡洛(GCMC)模拟,研究了CO2在CALF-20中的结合位点和结合能,发现CO2与MOF的相互作用主要由分散力贡献。
5)穿透实验结果:在不同相对湿度下进行的CO2和H2O的竞争吸附实验表明,CALF-20在低相对湿度下对CO2的吸附能力几乎不受水蒸气的影响,并且CO2的存在抑制了水的吸附。
6)工业规模测试:CALF-20在工业规模测试中显示出良好的稳定性和耐久性,即使在模拟的水泥窑尾气中也能保持性能,没有明显的性能损失。
总结展望
1)本文报道的CALF-20材料具备了工业级CO2捕获所需的多项理想特性,包括高CO2吸附容量、快速的吸附/脱附动力学、在湿气体中的高选择性、温和的再生条件、可塑性、耐久性以及生产成本低廉且可扩展。这些特性使得CALF-20在工业规模的CO2捕获中具有潜在的应用价值。
2)建议未来的研究关注CALF-20在更广泛的工况条件下的性能,以及如何进一步降低生产成本和提高材料的可加工性。同时,探索CALF-20在其他气体分离领域的应用潜力。
A scalable metal-organic framework as a durable physisorbent for carbon dioxide capture
文章作者:Jian-Bin Lin, Tai T. T. Nguyen, Ramanathan Vaidhyanathan, Jake Burner, Jared M. Taylor, Hana Durekova, Farid Akhtar, Roger K. Mah, Omid Ghaffari-Nik, Stefan Marx, Nicholas Fylstra, Simon S. Iremonger, Karl W. Dawson, Partha Sarkar, Pierre Hovington, Arvind Rajendran, Tom K. Woo, George K. H. Shimizu
DOI:10.1126/science.abi7281
文章链接:https://www.science.org/doi/10.1126/science.abi7281