Capturing Guest Dynamics in Metal–Organic Framework CPO-27-M (M = Mg, Zn) by <sup>2</sup>H Solid-State NMR Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Metal-organic frameworks (MOFs) are promising porous materials for gas separation and storage as well as sensing. In particular, a series of isostructural MOFs with coordinately unsaturated metal centers, namely, CPO-27-M or M-MOF-74 (M = Mg, Zn, Mn, Fe, Ni, Co, Cu), have shown exceptional adsorption capacity and selectivity compared to those of classical MOFs that contain only fully coordinated metal sites. Although it is widely accepted that the interaction between guest molecules and exposed metal centers is responsible for good selectivity and large maximum uptake, the investigation of such guest-metal interaction is very challenging because adsorbed molecules are usually disordered in the pores and undergo rapid thermal motions. (2)H solid-state NMR (SSNMR) spectroscopy is one of the most extensively used techniques for capturing guest dynamics in porous materials. In this work, variable-temperature (2)H wide-line SSNMR experiments were performed on CPO-27-M (M = Mg, Zn) loaded with four prototypical guest molecules: D2O, CD3CN, acetone-d6, and C6D6. The results indicate that different guest molecules possess distinct dynamic behaviors inside the channel of CPO-27-M. For a given guest molecule, its dynamic behavior also depends on the nature of the metal centers. The binding strength of guest molecules is discussed on the basis of the (2)H SSNMR data.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».