Poisoning of Heterogeneous, Late Transition Metal Dehydrocoupling Catalysts by Boranes and Other Group 13 Hydrides
Notice bibliographique
Résumé
Borane reagents are widely used as reductants for the generation of colloidal metals. When treated with a variety of heterogeneous catalysts such as colloidal Rh, Rh/Al2O3, and Rh(0) black, BH3.THF (THF = tetrahydrofuran) was found to generate H2 gas with the concomitant formation of a passivating boron layer on the surface of the Rh metal, thereby acting as a poison and rendering the catalyst inactive toward the dehydrocoupling of Me2NH.BH3. Analogous poisoning effects were also detected for (i) colloidal Rh treated with other species containing B-H bonds such as [HB-NH]3, or Ga-H bonds such as those present in GaH3.OEt2, (ii) colloidal Rh that was generated from Rh(I) and Rh(III) salts using borane or borohydrides as reductants, and (iii) for other metals such as Ru and Pd. In contrast, analogous poisoning effects were not detected for the catalytic hydrogenation of cyclohexene using Rh/Al2O3 or the Pd-catalyzed Suzuki cross-coupling of PhB(OH)2 and PhI. These results suggest that although this poisoning behavior is not a universal phenomenon, the observation that such boron layers are formed and surface passivation may exist needs to be carefully considered when borane reagents are used for the generation of metal colloids for catalytic or materials science applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».