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Enregistrement W1506344887 · doi:10.1039/c2sc20114c

Driving selective aerobic oxidation of alkyl aromatics by sunlight on alcohol grafted metal hydroxides

2012· article· en· W1506344887 sur OpenAlexaff
S. Sarina, Huaiyong Zhu, Zhanfeng Zheng, Steven E. Bottle, Xuebin Ke, Yiming Huang, Andre Sutrisno, Mathew J. Willans, G. Li

Notice bibliographique

RevueChemical Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueOxidative Organic Chemistry Reactions
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryBenzaldehydeTolueneAlkylRadicalPhotochemistryCatalysisInorganic chemistryMetalAlcohol oxidationHydroxideOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is very difficult to selectively oxidise stable compounds such as toluene and xylenes to useful chemicals with molecular oxygen (O2) under moderate conditions. To achieve high conversion and less over-oxidised products, a new class of photocatalysts, metal hydroxide nanoparticles grafted with alcohols, is devised. They can efficiently oxidise alkyl aromatic compounds with O2 using visible or ultraviolet light or even sunlight to generate the corresponding aldehydes, alcohols and acids at ambient temperatures and give very little over-oxidation. For example toluene can be oxidised with a 23% conversion after a 48-hour exposure to sunlight with 85% of the product being benzaldehyde, and only a trace of CO2.The surface complexes grafted onto metal hydroxides can absorb light, generating free radicals on the surface, which then initiate aerobic oxidation of the stable alkyl aromatic molecules with high product selectivity. This mechanism is distinctly different from those of any known catalysts. The use of the new photocatalysts as a controlled means to generate surface radicals through light excitation allows us to drive the production of fine organic chemicals at ambient temperatures with sunlight. The process with the new photocatalysts is especially valuable for temperature-sensitive syntheses and a greener process than many conventional thermal reactions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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