通过功能化来定制Kekulene纳米的吸附特性,用于制药污染物去除

科学领域:

• 环境化学环境化学
• 材料科学 材料科学 材料科学
• 计算化学的计算化学

背景情况:

• 制药污染物,包括迪克洛菲纳克和纳普罗森,由于其持久性,造成环境风险.
• 开发有效的吸附剂对于从水和空气中去除这些污染物至关重要.

研究的目的:

• 研究原始和功能化的Kekulene纳米环 (KNRs) 作为制药污染物的新型吸附剂.
• 用理论方法评估基于KNR的材料的吸附性质和可回收性.

主要方法:

• 用密度函数理论 (DFT) 的计算来研究与各种组 (-COOH, -NO2, -NO, -N, -O, -S) 函数化的KNR.
• 进行了吸附能量 (Ea),非共价相互作用 (NCI),自然键轨道 (NBO) 和HOMO-LUMO分析.
• 与PTX@rGO和FPV@GN等基准材料进行了比较.

主要成果:

• 所有KNR系统都表现出药物分子的自发物理吸收,吸附能量在-2473~0.441 eV之间.
• 在水相中,KNR-NO2-N系统显示了最有利的吸附 (-0.441 eV) 和最短的恢复时间 (2.864 × 10^-5 秒).
• 范德瓦尔斯力和弱静电相互作用被确定为主要的吸附机制.
• 功能化显著影响了电荷转移和电子相互作用,特别是在纳普罗复合体中.

结论:

• 功能化的KNR,特别是KNR-NO2-N,对于有效和可逆捕获制药污染物非常有希望.
• 与现有材料相比,这些基于KNR的吸附剂提供了可调节的特性和更高的脱吸潜力.
• 这些发现表明,KNR是气相和水相环境修复应用的可行候选者.