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Enregistrement W2582865645 · doi:10.1039/c7cp00199a

Sizable dynamics in small pores: CO<sub>2</sub>location and motion in the α-Mg formate metal–organic framework

2017· article· en· W2582865645 sur OpenAlexafffund
Yuanjun Lu, Bryan E. G. Lucier, Yue Zhang, Pengju Ren, Anmin Zheng, Yining Huang

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMetal-Organic Frameworks: Synthesis and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFormateAdsorptionMetal-organic frameworkMolecular dynamicsChemical physicsChemistryAtom (system on chip)Solid-state nuclear magnetic resonanceLinkerMaterials scienceComputational chemistryPhysical chemistryOrganic chemistryNuclear magnetic resonanceCatalysisPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metal–organic frameworks (MOFs) are promising materials for carbon dioxide (CO2) adsorption and storage; however, many details regarding CO2 dynamics and specific adsorption site locations within MOFs remain unknown, restricting the practical uses of MOFs for CO2 capture. The intriguing α-magnesium formate (α-Mg3(HCOO)6) MOF can adsorb CO2 and features a small pore size. Using an intertwined approach of 13C solid-state NMR (SSNMR) spectroscopy, 1H–13C cross-polarization SSNMR, and computational molecular dynamics (MD) simulations, new physical insights and a rich variety of information have been uncovered regarding CO2 adsorption in this MOF, including the surprising suggestion that CO2 motion is restricted at elevated temperatures. Guest CO2 molecules undergo a combined localized rotational wobbling and non-localized twofold jumping between adsorption sites. MD simulations and SSNMR experiments accurately locate the CO2 adsorption sites; the mechanism behind CO2 adsorption is the distant interaction between the hydrogen atom of the MOF formate linker and a guest CO2 oxygen atom, which are ca. 3.2 Å apart.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,229 · 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.

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

Citations45
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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