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Enregistrement W2792524966 · doi:10.1021/acs.jpcc.7b12312

CO<sub>2</sub> Adsorption on PIMs Studied with <sup>13</sup>C NMR Spectroscopy

2018· article· en· W2792524966 sur OpenAlexaff
Jeremy Moore, Robert M. Marti, Michael D. Guiver, Naiying Du, Mark S. Conradi, Sophia E. Hayes

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMembrane Separation and Gas Transport
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesEnergy Frontier Research CentersBasic Energy SciencesOffice of Science
Mots-clésPolymerTetrazoleAdsorptionRelaxation (psychology)NitrileNuclear magnetic resonance spectroscopySpectroscopyNMR spectra databaseMaterials sciencePolymer chemistryChemistryNitrogenSpectral lineAnalytical Chemistry (journal)Physical chemistryStereochemistryOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polymers of intrinsic microporosity (PIMs) can be functionalized with nitrogen-bearing groups, such as a nitrile group for PIM-1 and a methylated tetrazole group for MTZ-PIM, to physisorb CO 2 . Static 13 C NMR spectroscopy was used to investigate CO 2 dynamics by analysis of one-dimensional spectra and T 2 relaxation times at temperatures ranging from 6 to 295 K. Each polymer had two different loadings of CO 2 to determine the dominating relaxation mechanism at lower temperatures and deduce the identity of the weaker secondary adsorption site on the rigid polymer backbone. Both polymers, with a high loading of CO 2, experience a narrowing of the 13 C NMR line width as the samples are warmed to 80 K, which is the onset of the weakly adsorbed CO 2 hopping on and off the polymer backbone.

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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,443

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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