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Enregistrement W2041534175 · doi:10.1002/adsc.201100551

Improved Stability and Catalytic Activity of Palladium Nanoparticle Catalysts using Phosphine‐Functionalized Imidazolium Ionic Liquids

2011· article· en· W2041534175 sur OpenAlexaff
Kylie L. Luska, Audrey Moores

Notice bibliographique

RevueAdvanced Synthesis & Catalysis · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueIonic liquids properties and applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIonic liquidHexafluorophosphateChemistryPhosphineCatalysisPalladiumImideTrifluoromethanesulfonateNanoparticleX-ray photoelectron spectroscopyInorganic chemistryPolymer chemistryStyreneNuclear chemistryOrganic chemistryChemical engineeringCopolymerMaterials scienceNanotechnologyPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Palladium nanoparticles (Pd NPs) stabilized by 6 different phosphine‐functionalized ionic liquids (PFILs) were synthesized in imidazolium‐based ionic liquids (ILs) using H 2(g) (4 bar) as a reductant. Characterization showed well‐dispersed particles of ∼3 nm (TEM) and confirmed the PFIL stabilization of the NPs (XPS). The PFILs were composed of an imidazolium functionality separated from the phosphine group by a propyl or undecyl chain. The counter anions for both FILs and IL solvents were chosen from N ‐bis(trifluoromethanesulfonyl)imide (Tf 2 N − ), trifluoromethanesulfonate (TfO − ) or hexafluorophosphate (PF 6 − ). Colloidal suspensions of the Pd NPs were employed as biphasic hydrogenation catalysts for the reduction of the olefinic bond in styrene under mild conditions (50 °C, 4 bar H 2(g) , 1.5 h). The PFIL‐stabilized Pd NPs were effective hydrogenation catalysts and showed superior activity and recyclability over NPs synthesized in the absence of PFILs. Poisoning tests of the Pd NP catalysts and characterization of the electronic properties of the phosphine were also performed.

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 seuil0,003

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations48
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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