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Enregistrement W2334244009 · doi:10.1021/cm503190u

Long- and Short-Range Constraints for the Structure Determination of Layered Silicates with Stacking Disorder

2014· article· en· W2334244009 sur OpenAlexaff
Sylvian Cadars, Mathieu Allix, Darren H. Brouwer, Ramzy Shayib, Matthew R. Suchomel, Mounesha N. Garaga, Aydar Rakhmatullin, Allen W. Burton, Stacey I. Zones, Dominique Massiot, Bradley F. Chmelka

Notice bibliographique

RevueChemistry of Materials · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced NMR Techniques and Applications
Établissements canadiensRedeemer University
Organismes subventionnairesArgonne National LaboratoryDivision of ChemistryAgence Nationale de la RechercheU.S. Department of Energy
Mots-clésStackingSilicateSolid-state nuclear magnetic resonanceCrystallinityDiffractionCrystallographyCrystal structureMaterials scienceChemistrySpace groupCationic polymerizationX-ray crystallographyPhysicsOrganic chemistryNuclear magnetic resonancePolymer chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Layered silicates have important applications as host materials, supports for catalysis, and zeolite precursors. However, their local structures are often challenging to establish due to disorder of the sheet assemblies. We present a new protocol that combines long- and short-range structural constraints from diffraction and solid-state NMR techniques, respectively, to determine the molecular structure of layered silicates in the presence of various extents of stacking disorder. Solid-state 29 Si NMR data are largely insensitive to the incomplete extent of three-dimensional (3D) crystallinity that limits the interpretation of diffraction data alone to the identification of possible unit cells and space groups. State-of-the-art NMR crystallography techniques consequently provide a simplified view of materials from which candidate framework structures can be built and evaluated based on local structural constraints, including interatomic distances, Si site numbers and multiplicities, and Si–O–Si connectivities, and refined using density functional theory. This protocol was applied to a new layered silicate material named CLS-1, of composition [Si 5 O 11 H][C 9 N 2 H 15 ]·1.9(H 2 O), synthesized by using a fluoride-based protocol and cationic alkylaminopyridinium as a structure-directing agent (SDA). Despite the intrinsic complexity and partial ordering of the intersheet arrangements and organic–inorganic interactions, this led to the identification of a single space group that is compatible with both NMR and diffraction data, from which the silicate framework structure could be established,. The remarkable similarities between the layered framework structures of CLS-1, HUS-2 (Tsunoji et al. J. Mater. Chem. 2012, 22, 13682), and another layered silicate material with a radically different morphology and extent of stacking order and interlayer dynamics, established by using a similar approach (Brouwer et al. J. Am. Chem. Soc. 2013, 135, 5641), point to the remarkable robustness of this previously unknown silicate framework type.

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)0,000
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations27
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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