项目名称: 基于金属-富氮类有机配体框架的含能复合物的构筑

项目编号: No.21302176

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2014

项目学科: 数理科学和化学

项目作者: 张祺

作者单位: 中国工程物理研究院化工材料研究所

项目金额: 25万元

中文摘要: 多孔复合含能材料作为新型多功能含能材料的代表正逐渐成为该领域的研究热点,原因在于其具备的主体多孔材料和客体填充物的双重特性能够满足不同性质需求。然而,现有多孔含能复合材料的开发受到了主客体相对单一、制备方法繁琐、复合填充技术难等方面制约。因此,设计并开发新型主客体模式的多孔含能复合材料成为当前含能领域研究的机遇与挑战。本项目针对以上问题,拟将金属-有机框架(MOFs)作为一种新型主体材料引入含能材料领域。选用高配位能力的富氮类含能有机分子作为配体,拟用水热合成等简单制备方法,构筑具有含能特性的全新三维结构MOFs。在此基础上,利用MOFs的特殊孔状结构和强吸附能力,吸附氧化性或还原性气体形成近零氧平衡的新型含能复合物;亦可填充其他高能量密度物质获得新型稳定的高能复合物。通过这两种新型复合手段,构筑全新模式的含能复合物,不仅丰富多孔含能复合材料的种类,而且为新型含能材料的开发提供全新思路。

中文关键词: 金属有机框架;含能材料;富氮化合物;高能量密度物质;复合物

英文摘要: As a representative of novel multifunctional energetic materials, porous energetic composites are becoming the focus in the fiel, due to the characteristics inheriting from porous host and gest filler meeting the different application needs.However, the development of novel present porous energetic composites are limited by many difficultis such as singleness of hosts and gests,the inconvenience of the preparation and the hardness of the filling techniques.Thus,the design and development of novel host-gest mode energetic composites are becoming the opportunities and challenges.In the view of above problems, metal-organic frameworks (MOFs) are introduced into porous energic composite research as a new host porous material. Whole new 3D energetic MOFs are constructed by the nitrogen-rich organic moleculars having good coordinate ability as ligands using hydrothermal synthesis and other simple methods. Moreover,by utilizing the special structures and strong adsorption capacity,the oxidizing or reducing gas is adsorped to obtain the near zero oxygen balance new energetic composite.And the framework could also be filled with other high energy density materials to product the new energetic composite material with high stability.By these two new strategies, novel energetic composites are constructed,which could not on

英文关键词: metal organic frameworks;energetic materials;nitrogen-rich compound;high energy desity materials;composition

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

【ICML2022】药物结合结构预测的几何深度学习
专知会员服务
25+阅读 · 2022年5月24日
信通院最新发布!《AI 框架发展白皮书(2022年)》
专知会员服务
91+阅读 · 2022年2月27日
NeurIPS 2021 | 通过动态图评分匹配预测分子构象
专知会员服务
21+阅读 · 2021年12月4日
专知会员服务
57+阅读 · 2021年9月23日
【干货书】数据挖掘药物发现,347页pdf
专知会员服务
133+阅读 · 2021年9月20日
专知会员服务
42+阅读 · 2021年9月7日
最新「图机器学习药物发现」综述论文,22页pdf245篇文献
专知会员服务
33+阅读 · 2020年9月25日
【BAAI|2019】用深度学习模拟原子间势,王涵  (附pdf)
专知会员服务
17+阅读 · 2019年11月21日
使用深度学习,通过一个片段修饰进行分子优化
人工智能预测RNA和DNA结合位点,以加速药物发现
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Generating 3D Molecules for Target Protein Binding
Arxiv
1+阅读 · 2022年5月30日
Arxiv
0+阅读 · 2022年5月30日
Arxiv
0+阅读 · 2022年5月30日
Arxiv
0+阅读 · 2022年5月27日
Formal Security Analysis on dBFT Protocol of NEO
Arxiv
0+阅读 · 2022年5月26日
Arxiv
31+阅读 · 2018年11月13日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
【ICML2022】药物结合结构预测的几何深度学习
专知会员服务
25+阅读 · 2022年5月24日
信通院最新发布!《AI 框架发展白皮书(2022年)》
专知会员服务
91+阅读 · 2022年2月27日
NeurIPS 2021 | 通过动态图评分匹配预测分子构象
专知会员服务
21+阅读 · 2021年12月4日
专知会员服务
57+阅读 · 2021年9月23日
【干货书】数据挖掘药物发现,347页pdf
专知会员服务
133+阅读 · 2021年9月20日
专知会员服务
42+阅读 · 2021年9月7日
最新「图机器学习药物发现」综述论文,22页pdf245篇文献
专知会员服务
33+阅读 · 2020年9月25日
【BAAI|2019】用深度学习模拟原子间势,王涵  (附pdf)
专知会员服务
17+阅读 · 2019年11月21日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员