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张振杰
2020-05-25  

张振杰

学科专业
无机化学
通讯地址
天津市卫津路94号南开大学化学楼北楼113
联系电话
电子邮件
zhangzhenjie@nankai.edu.cn
网站地址
https://www.x-mol.com/groups/zhang_zhenjie
研究领域
1.高效分离介质的设计和构建:(1)基于多孔框架材料(MOFs,COFs,HOFs以及Cages)的柱分离介质用于轻烃气体分离或手性分离;(2)基于多孔框架材料的膜(membrane,thin film)合成以及新性能研究 (分离,燃料电池隔膜等)
2.智能材料:人工肌肉、马达、传感器等。






























教育及科研经历
2002-2006年 南开大学化学系 本科
2006-2009年 南开大学化学系 硕士
2010-2014年 南佛罗里达大学化学系 博士
2014-2016年 加州大学,圣地亚哥分校化学与生物化学系 博士后
2016 至今 南开大学化学学院 研究员

荣誉和奖励
2013年,国家优秀自费留学生奖学金
2014年,ACS Young Investigator Award
2019年,中国化学会首届菁青化学新锐奖

科研成果与代表作
张振杰研究员长期围绕功能材料特别是晶态智能材料,开展了系统性的研究工作,取得了一系列创新性成果。共发表发表论文77篇,其中以第一或通讯作者发表41篇,被 超过68个国家的科学家正面他引,三篇论文入选ESI高被引。申请人近五年来, 作为通讯或第一作者发表论文28篇,包括J. Am. Chem. Soc.(3篇)、Angew. Chem. Int. Ed.(8篇)、ACS Cent. Sci.(2篇)、ACS Catal.(1篇)、Chem. Mater.(1篇)、 Chem. Soc. Rev.(1篇)、Coord. Chem. Rev.(1篇)等(近五年他引1590次,单篇 最高他引131次),申请中国专利17件和美国专利两件,并主编英文专著一部。曾 获得国家QNQR计划资助、中国化学会首届菁青化学新锐奖、美国化学会Division of Inorganic Chemistry Young Investigator Award、国家优秀自费留学生奖学金等,并担任欧美同学会留美分会理事和美国化学会Crystal Growth&Design杂志编辑。
近年来代表性工作介绍:
(一) 新型晶态智能材料的精准构筑和功能调控
由于传统高分子构成的智能材料缺乏结构有序性,存在能量转化效率低、响应速度慢等问题,成为制约其发展和应用的短板。针对这些关键科学问题,张振杰课题组提出了“原位一体”和“混合基质”等合成理念,开创了“晶态人工肌肉”的全新研究方向,并构建了智能驱动、自愈、抗菌等多功能平台,阐明了材料的响应机理并探明了其构效关系。(J. Am. Chem. Soc., 2019, 141, 12064; Angew. Chem. Int. Ed., 2019, 58, 18634; Angew. Chem. Int. Ed., 2020, 59, 3678; Angew. Chem. Int. Ed., 2018, 57, 10192; ACS Cent. Sci., 2019, 5, 1352; ACS Cent. Sci., 2020, DOI: 10.1021/acscentsci.0c00260)
1.1 原位一体策略制备“晶态人工肌肉”及其驱动性能研究
能够把外部刺激(光、电、蒸汽等)的能量转化为机械能的智能材料可广泛应用于人工肌肉、仿生机器人、智能假肢等领域。如何提升其驱动性能(如能量转化效率和响应速度),是亟待攻克的挑战之一。针对这一挑战,张振杰课题组通过合成策略创新,将共价有机框架(COFs)发展成一种新型的晶态智能材料。传统COFs都是由小分子单体聚合得到的,通常以粉末状态存在而不具有成型加工性,这制约了其在智能材料领域的应用。基于此,作者首创了“原位一体”的合成策略,创新性的设计合成了聚乙二醇(PEG)桥联的线性高分子直接作为COFs的构筑基元,创制了一类具有高结晶性和机械性能的新型COFs(polyCOFs)。PEG的引入不仅极大提升了COFs的成膜性、柔韧性和成型加工性,并且赋予其蒸汽响应的新功能。利用polyCOFs制备的一系列“晶态人工肌肉”,在蒸气刺激下可以进行复杂的仿生运动,如:提拉重物和仰卧起坐等。该工作发表在ACS Cent. Sci.(2019, 5, 1352),并获得ACS Weekly PressPac,C&EN,EurekAlert!,Science Daily等国内外知名科学媒体的广泛报道。
由于光具有廉价易得、无污染、远程无线操控等优点,光驱动智能材料引起了越来越多的关注。基于此,张振杰课题组首创了光驱动智能COFs:在骨架中引入光响应功能基团(如酰腙),并引入PEG分子来桥联COFs的构筑单元,最终获得高机械和加工性能的新型COFs(PEG-COFs)。其不仅可在紫外光/蓝光交替照射下进行可逆弯曲运动,而且还继承了PEG的蒸汽驱动功能。通过原位红外、紫外、荧光光谱等技术,作者揭示了一种新的光驱动机制。该工作(ACS Cent. Sci., 2020, DOI: 10.1021/acscentsci.0c00260)为“晶态人工肌肉”的创制提供了新的平台。
1.2 混合基质策略制备“晶态人工肌肉”及其驱动性能研究
分子晶体具有结构规整、响应速度快、高弹性模量等优点,但是其在智能材料领域的研究较少,究其原因主要在于其尺寸小、机械性能和加工性差等问题。张振杰课题组设计合成了一类具有优良弹性的新型蒽分子晶体(BAnDA),其在可见光/阳光照射下可进行快速响应(秒级)的可逆机械运动(背光弯曲、跳跃等);与合作者通过DFT计算和表征测试揭示了光驱动机理。此外,针对分子晶体尺寸小导致的驱动力弱和难以加工的问题,作者提出了‘混合基质’的新合成策略,成功构建了一类新型的复合‘晶态人工肌肉’,其中分子晶体作为“仿生肌纤维”、高分子作为“仿生结缔组织”来交联分子晶体,其在光的控制下可进行定向抓取、蠕动、游泳等一系列复杂运动。该工作被Angew. Chem. Int. Ed.选为Very Important Paper(2018, 130, 10349)。
为了精确调控智能材料的驱动性能,揭示分子晶体结构与驱动性能的构效关系,张振杰课题组提出了结构调控以控制光响应功能的新策略。将金属铂离子引入蒽分子(BA2DA)中,通过配位自组装使蒽基团在分子晶体中由“头-头”平行排列变为“头-尾”平行排列,最终实现了对材料光响应运动方式的精确调控:由背光弯曲转变为向光弯曲。通过原位测试,证实Pt- BA2DA在光照下发生蒽[4+4]环加成,生成了罕见的一维线性高分子(poly(Pt-BA2DA)),并发现在聚合过程中晶胞体积发生收缩,而在加热解聚的过程中晶体又能恢复。利用这一特性,将分子晶体与高分子通过混合基质策略进行复合,创制了一种高性能光响应晶态人工肌肉。该工作不仅创建了制备线性高分子晶体的新策略,而且拓宽了其在药物缓释和智能响应方面的应用。相关研究成果发表在Angew. Chem. Int. Ed. (2019, 131, 18807),并受邀撰写了光响应晶体的综述文章(内封面,Chem. Eur. J., 2019, 25, 5611)。
1.3 具有自愈等多功能的智能材料的开发和性能研究
制备无缺陷、自支撑的多功能智能膜,一直是膜合成领域的重要挑战。针对这一问题,张振杰课题组提出将多孔晶态材料与高分子原位复合的新策略,把活性基团(如氨基)修饰在金属-有机笼(MOPs)上,并利用多孔MOPs的可溶性直接将其作为高分子的共聚单体,成功创制了多功能超交联高分子复合膜(HCMOPs)。其不仅兼具了MOPs(正电性和多孔性)和聚合物(高水通量和良好加工性)的特性,并且显著提升了膜的机械性能和选择性分离性能,实现了1+1>2的功能强化。基于此,作者利用高分子中亚胺键的可逆性,进一步开发了HCMOPs的多种新功能,并实现了各功能间的耦合(如自愈和分离功能耦合用于提高膜的使用寿命;抗菌与分离耦合用于治理水资源中的病原体污染等)。相关研究成果发表在(J. Am. Chem. Soc., 2019, 141, 12064)。
(二)功能导向构筑具有智能识别/传感功能的晶态智能材料
基于底物分子的精确识别,实现智能材料的精准化快速响应是当前该领域研究的重点和难点。张振杰课题组通过理性设计,利用官能团修饰等策略,设计了可高特异性结合底物分子(如CO2)的多孔材料空腔,实现了底物分子的精确识别和响应,并通过计算模拟和原位测试等手段阐明了构效关系。(J. Am. Chem. Soc., 2019, 141, 9408; Angew. Chem. Int. Ed., 2019, 58, 10209; Angew. Chem. Int. Ed., 2018, 57, 10971; Angew. Chem. Int. Ed., 2018, 57, 16754; ACS Appl. Mater. Inter., 2019, 6, 23192; Chem. Mater., 2020, 32, 2532)
2.1 精准识别气体的智能材料的构建和性能研究
传统的气体检测识别方法包括电化学、红外光谱和气相色谱等,价格昂贵、耗时耗能、抗干扰性差,亟待开发快捷、高效、精准的气体检测手段。张振杰课题组基于MOFs荧光响应创建了新型CO2化学传感器。受自然界中碳酸酐酶特异性结合CO2机制的启发,作者设计合成了一种超微孔稀土MOFs(NKMOF-3-Ln)。单晶结构解析揭示了MOFs孔道富含负电硝酸根和羧基,可通过静电相互作用特异性结合CO2。该工作创新性地将稀土MOFs的荧光响应用于CO2的精准识别,构建了首例基于稀土MOFs的CO2荧光传感器。并拓展了该智能材料在气体分离方面的应用,实现了CO2/N2以及CO2/CH4混合气体的高效分离。相关成果发表在ACS Appl. Mater. Inter. (2019, 6, 23192)。此外,张振杰课题组进一步合成了可以特异性结合炔烃分子(C2H2和C3H4)的超微孔NKMOF-1材料,实现了炔烃气体的高效分离纯化(Angew. Chem., Int. Ed., 2018, 57, 10971; Angew. Chem., Int. Ed., 2019, 58, 10209),并创造了多项气体分离的新纪录。单晶结构解析结合计算模拟揭示了NKMOF-1具有独特的富含官能团的空腔结构,通过氢键和π键等作用力在常温和常压下牢固结合炔烃气体分子。
2.2 基于多孔有机笼的智能材料的构建和响应识别功能研究
柔性多孔材料是近年来新兴的新型智能材料,在外部刺激下可以发生可逆的结构转变,在智能识别、传感以及气体存储/分离等领域展示了巨大的应用潜力。已报道的柔性多孔材料多为二维或三维材料,而零维柔性多孔有机笼(POCs)一直难以获得。张振杰课题组针对这一合成挑战,设计合成了一类酰亚胺连接的[2+3]型有机笼,通过自组装获得了兼具笼内孔和笼外堆积孔的柔性多孔晶体(NKPOC-1)。研究发现,在不同客体分子的刺激下,晶体结构发生可逆的相变(β相?α相?γ相),笼内孔和笼外堆积孔可以选择性“开合”,从而实现客体分子的选择性吸附和分离。例如,NKPOC-1可以选择性吸附CO2,而不吸附N2;当其暴露在C3轻烃气体的氛围中时,在常温常压下只吸附丙炔。作者进一步阐明了材料的选择性响应机理,与合作者利用原位粉末X射线衍射和分子动力学模拟对NKPOC-1的结构转化和选择性吸附行为进行了详细的研究,阐释了分子笼可以通过联苯基团的旋转来控制孔的开合,揭示了不同气体进入笼间孔需要跨越不同能垒而导致其选择性吸附。该工作创建了一类新型智能响应体系,并提出了新的智能开关机理,发表在J. Am. Chem. Soc. (2019, 141, 9408)。

代表工作:
1. Xiuxiu Guo, Tianhui Mao, Zhifang Wang, Peng Cheng, Yao Chen, Shengqian Ma, Zhenjie Zhang*, ACS Central Science 2020, doi:10.1021/acscentsci.0c00260.
2. Yanjie Li, Minghui Chen, Yanan Han, Yaqing Feng, Zhenjie Zhang,* Bao Zhang,* Chem. Mater. 2020, 32, 2532-2540.
3. Zhifang Wang, Sainan Zhang, Yao Chen,* Zhenjie Zhang,* Shengqian Ma,* Chem. Soc. Rev. 2020, 49, 708-735.
4. Yanming Zhao, Wenhao Dai, Yunlei Peng, Zheng Niu, Qi Sun, Chuan Shan, Hui Yang, Gaurav Verma, Lukasz Wojtas, Daqiang Yuan, Zhenjie Zhang,* Haifeng Dong,* Xueji Zhang,* Bao Zhang,* Yaqing Feng, Shengqian Ma*, Angew. Chem. Int. Ed. 2020, 59, 4354-4359.
5. Yi Yang, Xueyi He, Penghui Zhang, Yassin Andaloussi, Hailu Zhang, Zhongyi Jiang, Yao Chen, Shengqian Ma, Peng Cheng, and Zhenjie Zhang*, Angew. Chem. Int. Ed. 2019, 59, 3678-3684.
6. Qi Yu, Mingmin Li, Jia Gao, Peixin Xu, Qizhe Chen, Dong Xing, Jie Yan, Michael J. Zaworotko, Jun Xu, Yao Chen, Peng Cheng, Zhenjie Zhang*.Angew. Chem. Int. Ed. 2019, https://doi.org/10.1002/anie.201910749
7. Xiaojie Yang, Tao Liang, Jiaxing Sun, Michael J. Zaworotko, Yao Chen, Peng Cheng,* Zhenjie Zhang*,ACS Catal. 2019, 987486-7493.
8. Jinjin Liu, Wenjie Duan, Jie Song, Xiuxiu Guo, Zhifang Wang, Xinlei Shi, Jiajie Liang, Juan Wang, Peng Cheng, Yao Chen,* Michael J. Zaworotko,* Zhenjie Zhang*, J. Am. Chem. Soc. 2019, 141, 30, 12064-12070 (南开大学新闻报道)
9. Zhifang Wang, Qi Yu, Yubo Huang, Hongde An, Yu Zhao, Yifan Feng, Xia Li, Xinlei Shi, Jiajie
Liang, Fusheng Pan, Peng Cheng, Yao Chen,* Shengqian Ma* and Zhenjie Zhang* , ACS Cent. Sci. 2019, DOI: 10.1021/acscentsci.9b00212 (美国化学会Weekly PressPac视频报道,C&EN视频报道, 南开大学新闻报道)
10. Zhifang Wang, Nivedita Sikdar, ShiQiang Wang, Xia Li, Meihui Yu, Yao Chen, Xian-He Bu, Ze Chang, Peng Cheng, Xiaolong Zou, Kuang Yu*, Michael Zaworotko*, Zhenjie Zhang*, J. Am. Chem. Soc. 2019, 141, 9408-9414.
11. Yun-Lei Peng, Chaohui He, Tony Pham, Ting Wang, Pengfei Li, Rajamani Krishna, Katherine Forrest, Adam Hogan, Shanelle Suepaul, Brian Space, Ming Fang, Yao Chen, Michael Zaworotko, Jinping Li, Peng Cheng, Libo Li*, Zhenjie Zhang*, Banglin Chen*, Angew. Chem. Int. Ed. 2019, 10.1002/anie.201904312.
12. Xiuxiu Guo, Shubo Geng, Mingjing Zhuo, Yao Chen, Michael J. Zaworotko, Peng Cheng, Zhenjie Zhang*, Coordination Chemistry Reviews 391, 44-68
13. Sainan Zhang Yunlong Zheng Hongde An Briana Aguila Cheng-Xiong Yang Yueyue Dong Wei Xie Peng Cheng Zhenjie Zhang,* Yao Chen,* Shengqian Ma*, Angew. Chem. Int. Ed. 2018, 57, 16754-16759.
14.Yun-Lei Peng, Tony Pham,Pengfei Li, Ting Wang,Yao Chen, Kai-Jie Chen, Katherine A. Forrest, Brian Space, Peng Cheng, Michael J. Zaworotko,* Zhenjie Zhang* Angew. Chem. Int. Ed. 2018, 57, 10971-10975
15. Qi Yu, Xiaojie Yang, Yao Chen, Kaiqing Yu, Jia Gao, Zunfeng Liu, Peng Cheng,*Zhenjie Zhang,* Briana Aguila, and Shengqian Ma*;Angew. Chem. Int. Ed. 2018,130, 10349-10353 (VIP文章)
16.Zhang, Z.; Nguyen, H. T. H.; Miller, S. A.; Jared DeCoste, A. P.; Cohen, S. M.*, J. Am. Chem. Soc. 2016, 138, 920.
17.Zhang, Z.; Nguyen, H. T. H.; Miller, S. A.; Cohen, S. M. Angew. Chem. Int. Ed. 2015, 54, 6152.(Hot paper,内封面,C&EN新闻报道,Chemistry World 新闻报道, Nature Nanotechnology报道).
18.Zhang, Z.; Zaworotko, M. J. Chem. Soc. Rev. 2014, 43, 5444.
19.Zhang, Z.; Wojtas, L.; Eddaoudi, M.; Zaworotko, M. J. J. Am. Chem. Soc. 2013, 135, 5982.
20.Zhang, Z.; Gao, W.-Y.; Wojtas, L.; Ma, S.; Eddaoudi, M.; Zaworotko, M. J. Angew. Chem. Int. Ed. 2012, 51, 9330.
21.Zhang, Z.; Zhang, L.; Wojtas, L.; Eddaoudi, M.; Zaworotko, M. J. J. Am. Chem. Soc. 2012, 134, 928.
22.Zhang, Z.; Zhang, L.; Wojtas, L.; Nugent, P.; Eddaoudi, M.; Zaworotko, M. J. J. Am. Chem. Soc. 2012, 134, 924.
23.Zhang, Z.; Wojtas, L.; Zaworotko, M. J. Chem. Sci. 2014, 5, 927.



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