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Enregistrement W2025098211 · doi:10.1021/jp805106d

Catalytic Oxidation of H<sub>2</sub> by N<sub>2</sub>O in the Gas Phase: O-Atom Transport with Atomic Metal Cations

2008· article· en· W2025098211 sur OpenAlexaff
Voislav Blagojevic, Galina Orlova, Diethard K. Böhme

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry A · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensSt. Francis Xavier UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatalysisChemistryInorganic chemistryMetalOxideHydrogenAlkali metalAtom (system on chip)Physical chemistryAnalytical Chemistry (journal)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Twenty-five atomic cations, M (+), that lie within the thermodynamic window for O-atom transport catalysis of the oxidation of hydrogen by nitrous oxide, have been checked for catalytic activity at room temperature with kinetic measurements using an inductively-coupled plasma/selected-ion flow tube (ICP/SIFT) tandem mass spectrometer. Only 4 of these 25 atomic cations were seen to be catalytic: Fe (+), Os (+), Ir (+), and Pt (+). Two of these, Ir (+) and Pt (+), are efficient catalysts, while Fe (+) and Os (+) are not. Eighteen atomic cations (Cr (+), Mn (+), Co (+), Ni (+), Cu (+), Ge (+), Se (+), Mo (+), Ru (+), Rh (+), Sn (+), Te (+), Re (+), Pb (+), Bi (+), Eu (+), Tm (+), and Yb (+)) react too slowly at room temperature either in their oxidation with N 2O to form MO (+) or in the reduction of MO (+) by H 2. Many of these reactions are known to be spin forbidden and a few actually may lie outside the thermodynamic window. Three alkaline-earth metal monoxide cations, CaO (+), SrO (+), and BaO (+), were observed to favor MOH (+) formation in their reactions with H 2. A potential-energy landscape is computed for the oxidation of H 2 with N 2O catalyzed by Fe (+)( (6)D) that vividly illustrates the operation of an ionic catalyst and qualitatively accounts for the relative inefficiency of this catalyst.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,510

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, 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

Citations23
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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