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Enregistrement W2612231257 · doi:10.1002/anie.201704032

Natural Abundance <sup>17</sup>O DNP NMR Provides Precise O−H Distances and Insights into the Brønsted Acidity of Heterogeneous Catalysts

2017· article· en· W2612231257 sur OpenAlexfundno aff
Frédéric A. Perras, Zhuoran Wang, Pranjali Naik, Igor I. Slowing, Marek Pruski

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced NMR Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBasic Energy SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of CanadaIowa State UniversityLaboratory Directed Research and DevelopmentU.S. Department of Energy
Mots-clésCatalysisLabilityHydrogen bondPyridineAbundance (ecology)Brønsted–Lowry acid–base theoryIntermolecular forceSpectroscopyChemistryMaterials scienceInorganic chemistryPhysicsMoleculeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Heterogeneous Brønsted acid catalysts are tremendously important in industry, particularly in catalytic cracking processes. Here we show that these Brønsted acid sites can be directly observed at natural abundance by 17 O DNP surface‐enhanced NMR spectroscopy (SENS). We additionally show that the O−H bond length in these catalysts can be measured with sub‐picometer precision, to enable a direct structural gauge of the lability of protons in a given material, which is correlated with the pH of the zero point of charge of the material. Experiments performed on materials impregnated with pyridine also allow for the direct detection of intermolecular hydrogen bonding interactions through the lengthening of O−H bonds.

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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,535

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations79
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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