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Enregistrement W2623558277 · doi:10.1021/acs.inorgchem.7b01242

Catalytic Formylation of Primary and Secondary Amines with CO<sub>2</sub> and H<sub>2</sub> Using Abundant-Metal Catalysts

2017· article· en· W2623558277 sur OpenAlexafffund
Mohammad A. Affan, Philip G. Jessop

Notice bibliographique

RevueInorganic Chemistry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCarbon dioxide utilization in catalysis
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésChemistryFormylationCatalysisPrimary (astronomy)MetalOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Catalytic hydrogenation of CO 2 is an efficient and selective way to prepare formic acid derivatives, but most of the highly active catalysts used for this purpose require precious metals. In this study, in situ abundant-metal complexes have been evaluated as potential catalysts for CO 2 hydrogenation to prepare formamides, including N -formylmorpholine, 2-ethylhexylformamide, and dimethylformamide, from the corresponding amines. From these initial screening results, the most active catalysts for these reactions were found to be MX 2 /dmpe in situ catalysts (M = Fe(II), Ni(II); X = Cl –, CH 3 CO 2 –, acac –; dmpe = 1,2-bis(dimethylphosphino)ethane) in DMSO. The optimal reaction conditions were found to be 100–135 °C and a total pressure of 100 bar. Morpholine was formylated with a TON value of up to 18000, which is the highest TON for the hydrogenation of CO 2 to formamides using any abundant-metal–phosphine complex. With an appropriate selection of catalyst and reaction conditions, >90–98% conversion of amine to formamide could be achieved.

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 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations41
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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