Optimization, Standardization, and Testing of a New NMR Method for the Determination of Zeolite Host−Organic Guest Crystal Structures
Notice bibliographique
Résumé
An optimized and automated protocol for determining the location of guest sorbate molecules in highly siliceous zeolites from (29)Si INADEQUATE and (1)H/(29)Si cross polarization (CP) magic-angle spinning (MAS) NMR experiments is described. With the peaks in the (29)Si MAS NMR spectrum assigned to the unique Si sites in the zeolite framework by a 2D (29)Si INADEQUATE experiment, the location of the sorbate molecule is found by systematically searching for sorbate locations for which the measured rates of (1)H/(29)Si cross polarization of the different Si sites correlate linearly with (1)H/(29)Si second moments calculated from H-Si distances. Due to the (1)H/(29)Si cross polarization being in the "slow CP regime" for many zeolite-sorbate complexes, it is proposed that the CP rate constants are best measured by (1)H/(29)Si cross polarization drain experiments, if possible, to avoid complications that may arise from fast (1)H and (29)Si T(1)rho relaxations. An algorithm for determining the sorbate molecule location is described in detail. A number of ways to effectively summarize and display the large number of solutions which typically result from a prediction of the structure from the CP MAS NMR data are presented, including estimates of the errors involved in the structure determinations. As a working example throughout this paper, the structure of the low loaded p-dichlorobenzene/ZSM-5 complex is determined under different conditions from solid-state (1)H/(29)Si CP MAS NMR data, and the solutions are shown to be in excellent agreement with the known single-crystal X-ray diffraction structure. This structure determination approach is shown to be quite insensitive to the use of relative rate constants rather than absolute values, to the detailed structure of the zeolite framework, and relatively insensitive to temperature and motions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».