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Enregistrement W2308514777 · doi:10.1002/ejic.201501242

Multiple Modes of Motion: Realizing the Dynamics of CO Adsorbed in M‐MOF‐74 (M = Mg, Zn) by Using Solid‐State NMR Spectroscopy

2016· article· en· W2308514777 sur OpenAlexaff
Bryan E. G. Lucier, Hendrick Chan, Yue Zhang, Yining Huang

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Inorganic Chemistry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMetal-Organic Frameworks: Synthesis and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryAdsorptionMetal-organic frameworkMoleculeChemical physicsSpectroscopyMetalSolid-state nuclear magnetic resonanceMolecular dynamicsPorous mediumSolid-statePorosityTransition metalPhysical chemistryCrystallographyAnalytical Chemistry (journal)Computational chemistryNuclear magnetic resonanceOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Metal–organic frameworks (MOFs) often exhibit high porosities and surface areas, making them ideal media for gas storage and carbon capture. MOF‐74 is an intriguing porous MOF featuring one‐dimensional honeycomb‐shaped channels and open metal sites, and is able to adsorb poisonous CO. Variable‐temperature (VT) 13 C solid‐state NMR (SSNMR) experiments focusing on 13 CO adsorbed within M‐MOF‐74 (M = Mg, Zn) are a sensitive probe of guest motion, revealing valuable details regarding the dynamics of adsorbed CO within the MOF channels. 13 C SSNMR experiments recorded at temperatures ranging from 153 to 373 K, along with accompanying simulations, unambiguously indicate that two types of dynamic CO motion are present in MOF‐74: a localized wobbling of CO on the open metal site, and a non‐localized hopping of CO molecules between adjacent open metal sites. The fine details of these motions, including the motional angles and rates, are revealed and discussed. The CO dynamics in MOF‐74 are then compared and contrasted with those of CO 2 , illustrating the similarities and differences in motion between the two types of guest molecules across the experimental temperature range.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations35
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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