DoctorateOpen Access

High-throughput computational screening of MOFs for ethane and methane purification

2020
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Seda Keskin Avcı

Abstract (TR)

Etanın ve doğal gazın saflaştırılması fazla miktarda enerji harcamayı gerektiren iki farklı gaz ayırma sürecidir ve bu işlemler için daha az enerjiyle daha yüksek saflık verecek ayırma yöntemlerinin bulunması avantaj sağlayacaktır. Metal-organik gözenekli yapılar (MOF) yakın zamanda keşfedilen ve metal içeren atom kümelerinin organik bağlayıcılarla farklı bağlantı şekilllerinde birleştirilebilmesiyle elde edilen bir gözenekli malzeme grubudur. MOF'ların çok fazla çeşit ve sayıda bulunabildiği göz önüne alındığında yalnızca deneysel teknikler kullanarak her bir MOF'un sentezlenmesinin ve adsorbent ya da membran olarak gaz ayırma performanslarının belirlenmesinin mümkün olmayacağı anlaşılmıştır. Bu yüzden, bu tezde çok sayıda MOF'un etan/etilen (C2H6/C2H4), etan/metan (C2H6/CH4) ve karbon dioksit/metan (CO2/CH4) ayırma performansları hesaplamalı yöntemler kullanılarak taranmıştır. Tezin ilk kısmında, moleküler modelleme teknikleri kullanılarak 175 farklı MOF membranın C2H6/C2H4 ve C2H6/CH4 karışımlarını ayırma performansı incelenmiştir. Sonuçlar MOF membranların çoğu gözenekli malzemeye kıyasla C2H6/C2H4 ayrımında C2H6 seçici davrandığını göstermiştir. MOFların bir kısmı polimer membranlar için belirlenen üst limiti aşabilmiş, birçok MOF membran da zeolit ve karbon moleküler eleklerden daha yüksek gaz geçirgenliği göstermiştir. İkinci kısımda, seviyeli tarama metodu kullanılarak en son MOF veritabanındaki MOF'ların CO2/CH4 ayrımı için membrane performansları hesaplamalı yöntemlerle elde edilmiştir. Grand Kanonik Monte Karlo (GCMC) ve Denge Halindeki Molekül Dinamikleri (EMD) metotları birleştirilerek taramanın ilk seviyesinde en yüksek CO2 geçirgenliği ve CO2/CH4 seçiciliği kombinasyonunu sağlayan 8 MOF membran belirlenmiştir. Daha sonra bu 8 MOF membranın dolgulu polimer membranlarda (MMM) dolgu malzemesi olarak kullanılması ile elde edilecek CO2 geçirgenliği ve seçiciliği de incelenmiştir. Bu çalışmanın sonunda da CO2/CH4 ayrımı için MOF membranların çoğu polimerik membrandan daha iyi performans göstereceği ve MOF-dolgulu polimer membranların saf polimer membranlara göre daha yüksek geçirgenlikler verebileceği görülmüştür. CO2 ayrımında yüksek performans gösterecek MOF adaylarının belirlenmesi MOF ve CO2 molekülleri arasındaki elektrostatik etkileşimlerin doğru tanımlanmasına bağlıdır. Son kısımda, atomik yük atamak için kullanılabilecek iki farklı yöntemin yüksek sayıda MOF'un hesaplamalı taramasındaki rolü incelenmiştir. Kuantum prensibi üzerine kurulu, elektron yoğunluğuna bağlı elektrostatik ve kimyasal yük (DDEC) yöntemi ve yakınsama prensibi üzerine kurulu yük dengeleme (Qeq) yöntemi 1500 farklı MOF'un CO2/CH4 karışımı tutma performansını iki farklı çalışma koşulunda incelemek için kullanılmıştır. Bu çalışma sonucunda farklı yük atama yöntemiyle yük atanmış MOF'lar kullanıldığında yenilenebilme ve adsorbent performans skoru beraber dikkate alınarak belirlenen en yüksek performanslı MOFların aynı olmadığı görülmüştür. Bu tezdeki çalışmalar MOF'ların adsorbent ve membran olarak gaz tutma ve ayırma performanslarının hesaplamalı tarama yöntemleri ile tahmin edilebildiğini ve MOFların ticari malzemelerden daha yüksek performans verebildiğini gösterebilmiştir. Bu sonuçlar MOF'ların kullanımı, dizaynı ve geliştirilmesine katkı sağlayacaktır.

Author

Dr. Çiğdem Altıntaş

How to Cite

Çiğdem Altıntaş (Doktora Tezi). High-throughput computational screening of MOFs for ethane and methane purification, 2020, Koç University.

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Koç University