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静电纺丝基光催化剂在有机污染物降解中的应用
静电纺丝基光催化剂在有机污染物降解中的应用
1纳米纤维在光催化剂中的应用
利用具有大规模和工业化生产潜力的静电纺丝可以有望制造用于废水净化的光催化剂。应用光催化剂进行水净化的优点是成本低、环保、可重复使用和简单。此外，与传统的废水处理方法相比，不会产生二次污染。纳米纤维光催化剂在光催化应用中比其纳米颗粒类似物更有效。静电纺丝是一种简单、通用且廉价的方法，用于制造具有不同应用的各种 1D 纳米纤维。这些纳米编织纳米纤维的性质使它们成为用作膜过滤器的良好候选者。此外，它们的高表面积增强了去除废水中污染物的吸附能力。不同的技术，如改性聚合物组成，工程化学表面结构，固定活性和功能化物种，可以提高静电纺纳米纤维膜在废水处理中的能力。
图1 光催化过程中电荷载流子和活性氧（ROS）产生的示意图。
2静电纺丝基光催化的优点
（1）与浆料体系中粉状光催化剂在连续利用过程中会结块相比，将光催化剂锚定在静电纺丝垫上可提高其稳定性。
（2）将独立式光触媒膜作为浮水处理系统进行简单分离，便于其实际应用。
（3）静电纺丝纳米纤维的比表面积大，促进了有机污染物的吸附，提高了光降解效率。
（4）不同化学基团在聚合物静电纺丝纳米纤维上的官能化可以提高水处理的吸附能力。
（5）一维光触媒纳米纤维具有长轴比，可促进快速电荷转移，增强电子-空穴分离，实现高效的光催化活性。
3静电纺丝制备光催化剂的策略
基于以往发表的研究，可将静电纺丝基光催化剂分为两大类。图1显示了这些方法的概述。一种策略是利用1D静电纺丝纳米纤维作为光催化剂形成的划痕模板。在该方法中，聚合物静电纺丝纳米纤维主要通过退火分解，半导体前驱体转化为晶体结构。在另一种方法中，静电纺丝聚合物垫用于生长和形成半导体光催化剂。
图2 通过静电纺丝技术制备光催化剂纳米复合材料的工艺概述。
在第1种方法中，将静电纺丝聚合物纳米纤维作为牺牲模板以形成1D半导体光催化剂。该方法可提供纯杂化纳米复合光催化剂。该方法的主要挑战是选择合适的半导体形成前驱体和适当的退火温度用于光催化剂结晶和聚合物模板消除。尽管该方法对于生产几种纯和杂化光催化剂是可靠且通用的，但实验室规模静电纺丝机的低生产率鼓励使用多喷嘴或无喷嘴静电纺丝机来升级其工业生产。
图3 染料在PAN/TiO2/Ag纳米纤维上的降解机理及其相应的SEM图像
第2种方法利用静电纺丝聚合物纳米纤维作为合成光催化剂的平台。虽然静电纺丝垫的柔韧性有助于实际应用，但其在暴露于半导体生长溶液时的起皱和折叠是主要关注点。此外，聚合物的选择应使其不溶于生长溶液中。关于这些挑战，沉积光催化剂的物理方法更有利。应考虑在光催化剂和静电纺丝膜之间建立适当的化学锚定，以提供光催化剂的可靠回收和可重复使用性。此外，应测试光催化剂浸出到处理过的水中以获得适当的稳定性。此外，在电荷载流子和/或ROS物种与聚合物表面之间的反应过程中，应考虑聚合物纳米纤维的化学稳定性。然而，该方法的积极方面是静电纺丝聚合物垫的高度多孔性可以为高效的废水处理提供协同吸附和光催化降解。
图4 PAN膜上装饰的Ag@ZnO纳米棒示意图
4未来研究的潜在方向
- 虽然目前已经制定了静电纺丝过程的参数，但对实验研究与数学参数之间的关系的定量研究很少，大部分工作都是定性报告。
- 到目前为止，生产直径小于50nm的纳米纤维，以产生更大的表面积并改善水净化。因此，可以通过调整静电纺丝参数进行进一步的研究，以实现更薄的纳米纤维。
- 在大规模生产层面，大量蒸发的有机溶剂进入环境，使静电纺丝不环保。为了克服这一难题，建议使用熔融静电纺丝或安装溶剂回收系统。
- 静电纺丝纳米纤维的化学官能化可以诱导它们与光催化剂之间的化学键，阻碍光催化剂的分离和不必要的释放。
- 由于使用太阳辐射作为廉价、丰富和清洁的光源，因此鼓励使用可见光活性光催化剂。由于大量使用化石燃料造成环境污染，这个问题最近受到广泛关注。
- 新兴的水生污染物，包括个人护理产品、药品和干扰内分泌的化学物质，已通过人体排泄物进入地表水。所有这些产品都是人类关注的有效废水处理。光催化过程可以去除其中的一些，同时证明了常规处理的无效性。因此，解决这个问题除了去除有机染料之外，还是必不可少的，也很有价值。
- 利用无喷嘴静电纺丝技术可以解决静电纺丝光催化剂产品收率低的问题。
- 聚合物压电膜和压电光催化剂的结合提高了电荷载流子分离和光降解效率。解决这些组合材料可以制造用于空气和水净化的多功能膜。
参考文献：
[1] Recent Developments of Electrospinning-Based Photocatalysts in Degradation of Organic Pollutants: Principles and Strategies. Morasae Samadi and Alireza Zaker Moshfegh, ACS Omega 2022 7 (50), 45867-45881.
DOI: 10.1021/acsomega.2c05624
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