用于室温储氢的微孔聚合物材料的合成及其储氢机理的研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    50973037
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    36.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0309.光电磁功能有机高分子材料
  • 结题年份:
    2012
  • 批准年份:
    2009
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

石油资源日益短缺,地球温室效应不断加剧,寻求交通工具的替代能源成为解决这些问题的手段之一。氢具有清洁、来源丰富、质量轻和单位重量提供的能量大等优势,使氢能源汽车具有很好的应用前景。氢能的安全、高密度储存是实现氢能广泛使用的最关键问题。有机聚合物微孔材料具有较高的比表面积,密度较低,是一类发展潜力巨大的储氢材料。微孔聚合物虽具有较高的比表面积,但其与氢气之间的亲和力较低(吸附热范围仅在4-7kJ/mol),因而其只能在低温(77K)下具有较高的储氢能力,温度升高则储氢量下降,在室温下,多孔材料的储氢量非常小(<1 wt%)。本申请项目拟通过调控聚合物微孔孔尺寸和引入吸氢活性点,大幅度提高目前聚合物微孔材料的吸氢吸附热,研究储氢吸附热与储氢性能之间的关系,提高微孔聚合物材料在高于77K下的储氢能力,探索微孔聚合物在室温的条件下的储氢可能性,为吸附储氢材料的实际应用提供一种新的思路。

结项摘要

氢能的安全、高密度储存是实现氢能广泛使用的最关键问题。有机聚合物微孔材料具有较高的比表面积,密度较低,是一类发展潜力巨大的储氢材料。微孔聚合物虽具有较高的比表面积,但其与氢气之间的亲和力较低(吸附热范围仅在4-7kJ/mol),因而其只能在低温(77K)下具有较高的储氢能力,温度升高则储氢量下降,在室温下,多孔材料的储氢量非常小(<1 wt%)。本项目通过调控聚合物微孔孔尺寸和引入吸氢活性点,大幅度提高目前聚合物微孔材料的吸氢吸附热,研究了储氢吸附热与储氢性能之间的关系。主要成果如下:.(1)对Davankov树脂的孔径及比表面积进行了有效调控。通过乳液聚合法,调节前体制备过程中乳化剂用量可以调控纳米颗粒尺寸,成功得到了微孔聚合物纳米颗粒。调节二乙烯基苯的含量,可以精确调控超交联聚合物孔尺寸和孔分布。同时将微孔超交联聚合物进行磺化得到磺酸基团改性的微孔超交联聚合物,保留其微孔结构并提高了亲水性能。.(2)提出了三种合成低成本、功能化微孔聚合物的新方法。提出了使用廉价的外交联剂编织刚性芳环结构单元,经傅-克反应高效地合成了高比表面积的微孔聚合物。基于Scholl反应,以Lewis酸为催化剂的催化芳烃之间的偶联反应得到微孔聚合物,适用于芳环稠环或杂环化合物。以一种廉价的,工业上大规模使用的三聚氰胺为原料,与其他几种易得的二酐单体反应生成了一系列多孔聚酰亚胺材料。此外,设计合成一种有机微孔聚合物/Pt复合材料。.(3)研究了微孔聚合物材料的储氢应用与储氢机理。研究表明微孔聚合物纳米颗粒由于其尺寸较小,氢气扩散路径较短,所以储氢速率明显快于微米级微孔聚合物。对于编织微孔聚合物网络与Scholl偶联微孔聚合物,通过调节单体的比例和单体官能团,可以调控材料的比表面积以及气体吸附性质。增加Pt纳米颗粒在复合材料中的含量可以增加微孔聚合物复合材料对氢气的储存。.(4)研究了微孔聚合物材料的在其他领域的应用。研究表明将微孔超交联聚合物磺化后,可以有效除去水中重金属离子。同时制备了新型、稳定、高活性、可回收的钯-膦多相催化剂,在温和的条件下的Suzuki–Miyaura偶联反应有很高的转化率。对于Scholl偶联微孔聚合物,由于其单体之间是C-C偶联,能很好的保持单体自身的共轭体系,因此具有荧光和半导体性质。

项目成果

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专著数量(0)
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会议论文数量(0)
专利数量(5)

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

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前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
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技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
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AI技术路线图

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