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Enregistrement W2037150481 · doi:10.1039/c4cp00100a

CO<sub>2</sub>incorporation in hydroxide and hydroperoxide containing water clusters—a unifying mechanism for hydrolysis and protolysis

2014· article· en· W2037150481 sur OpenAlexaff
Mauritz Johan Ryding, Einar Uggerud

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensIONICS Mass Spectrometry (Canada)
Organismes subventionnairesNorges Forskningsråd
Mots-clésHydrolysisHydroxideChemistryMechanism (biology)Organic chemistryInorganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The reactions of CO2 with anionic water clusters containing hydroxide, OH(-)(H2O)n, and hydroperoxide, HO2(-)(H2O)n, have been studied in the isolated state using a mass spectrometric technique. The OH(-)(H2O)n clusters were found to react faster for n = 2,3, while for n >3 the HO2(-)(H2O)n clusters are more reactive. Insights from quantum chemical calculations revealed a common mechanism in which the decisive bicarbonate-forming step starts from a pre-reaction complex where OH(-) and CO2 are separated by one water molecule. Proton transfer from the water molecule to OH(-) then effectively moves the hydroxide ion motif next to the CO2 molecule. A new covalent bond is formed between CO2 and the emerging OH(-) in concert with the proton transfer. For larger clusters, successive proton transfers from H2O molecules to neighbouring OH(-) are required to effectively bring about the formation of the pre-reaction complex, upon which bicarbonate formation is accomplished according to the concerted mechanism. In this manner, a general mechanism is suggested, also applicable to bulk water and thereby to CO2 uptake in oceans. Furthermore, this mechanism avoids the intermediate H2CO3 by combining the CO2 hydrolysis step and the protolysis step into one. The general mechanistic picture is consistent with low enthalpy barriers and that the limiting factors are largely of entropic nature.

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 seuil0,004

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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