Graphenmembranen mit hoher Selektivität verbessern die CO₂-Abscheideeffizienz

07 Juli 2024 2245
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6. Juli 2024 Merkmal

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von Ingrid Fadelli, Phys.org

Die Reduzierung von Kohlendioxidemissionen (CO₂) ist ein entscheidender Schritt zur Abschwächung des Klimawandels und zum Schutz der Umwelt auf der Erde. Eine vorgeschlagene Technologie zur Reduzierung von CO₂-Emissionen, insbesondere von Kraftwerken und Industrieanlagen, ist die Kohlenstoffabscheidung.

Kohlenstoffabscheidung beinhaltet die Trennung von CO₂ aus gemischten Gasemissionen und das Einfangen, um seine Freisetzung in die Luft zu verhindern. Ein Ansatz hierfür ist die Verwendung spezieller Membranen, die als selektive 'Barrieren' dienen, die CO₂ durchlassen und absorbieren, während sie den Durchgang anderer Gase blockieren.

Bisher hat sich die Entwicklung leistungsfähiger und kostengünstiger Membranen zur CO₂-Abscheidung als herausfordernd erwiesen. Dies hat das Potenzial dieser Lösungen für reale Anwendungen erheblich reduziert.

Forscher an der École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) haben kürzlich neue Graphenmembranen eingeführt, die eine leistungsstarke Kohlenstoffabscheidung ermöglichen könnten. Diese Membranen, vorgestellt in einem in Nature Energy veröffentlichten Papier, enthalten pyridinischen Stickstoff an ihren Porenrändern, der die Bindung von CO₂ an deren Poren erleichtert.

'Wir wollten die Trennleistung von Graphenmembranen verbessern,' sagte Kumar Varoon Agrawal, korrespondierender Autor des Papiers, gegenüber Phys.org. 'Wir hatten viel Arbeit in die Erhöhung der Porosität von Graphen, die Verbesserung der Größendistribution von Poren und die Zugabe von Polymergruppen in die Poren zur Verbesserung der CO₂/N₂-Selektivität sowie zur Erzielung hoher CO₂-Permeanz investiert. Allerdings erzielten wir entweder hohe Permeanz oder hohe Selektivität, aber nicht beides.'

Nach Überprüfung der früheren Literatur und Durchführung eigener Studien zur Entwicklung von Membranen zur Kohlenstoffabscheidung erkannten Agrawal und seine Kollegen, dass es an Graphen-basierten Membranen mit hoher Selektivität und Permeanz mangelte. Um in Richtung der Entwicklung dieser Lösungen voranzukommen, machten sie sich daran, eine Methode zu entwickeln, die die Bindung von CO₂ an Graphenporen verbessern würde.

Die von ihnen vorgeschlagene Methode beinhaltet die Exposition von Ammoniak gegenüber oxidiertem einlagigem Graphen bei Raumtemperatur. Dieser Prozess wurde eingesetzt, um pyridinischen Stickstoff an den Rändern der Membranporen zu integrieren, was die Bindung dieser Poren mit CO₂ stärkt.

'Wir führten atomaren Stickstoff in die Graphenpore in Form von pyridinischem Stickstoff ein,' sagte Agrawal. 'Diese Form von Stickstoff hat eine hohe Affinität zu CO₂. Dieser Ansatz ist vorteilhaft, weil das Graphengitter atomdünn bleibt und es uns ermöglicht, sowohl hohe Selektivität als auch Permeanz zu erzielen.'

Die Forscher stellten fest, dass ihre Methode zu Membranen mit einem vielversprechenden durchschnittlichen CO₂/N₂-Trennfaktor von 53 und einer durchschnittlichen CO₂-Permeanz von 10.420 aus einem Strom mit 20 Vol% CO₂ führte. Für einen verdünnten CO₂-Strom mit einem Volumenprozent von ~1 erreichte die Membran Trennfaktoren über 1.000.

'Wir konnten pyridinische Stickstoff-Inkorporation durch eine einfache Methode durchführen, indem wir poröses Graphen einfach in Ammoniak einweichten,' sagte Agrawal. 'Wir stellten fest, dass dies zu einer bemerkenswerten Verbesserung der CO₂/N₂-Selektivität bei gleichzeitiger Beibehaltung hervorragender Permeanz führte. Außerdem führte dies zu einer extrem hohen CO₂/N₂-Selektivität für verdünnten CO₂-Einlass, über 1.000, was äußerst attraktiv ist.'

Die von Agrawal und seinen Kollegen entwickelten Graphenmembranen und der Ansatz zu ihrer Herstellung könnten neue Möglichkeiten für die großflächige Implementierung von Kohlenstoffabscheidungstechniken eröffnen. Die Forscher arbeiten nun daran, die Membranen zu skalieren und ihre Herstellung durch Roll-to-Roll-Synthese zu vereinfachen, um ihre zukünftige Kommerzialisierung zu erleichtern.

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