MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2949940506 · doi:10.1021/ic010487s

Solid-State NMR Characterization of the Mineral Searlesite and Its Detection in Complex Synthesis Mixtures

2001· article· en· W2949940506 sur OpenAlexaff
Colin A. Fyfe, Jørgen Skibsted, Wilhelm Schwieger

Notice bibliographique

RevueInorganic Chemistry · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced NMR Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryBoronNMR spectra databaseMagic angle spinningNuclear magnetic resonance spectroscopyMineralSolid-state nuclear magnetic resonanceChemical shiftMagic angleAnisotropyQuadrupoleAnalytical Chemistry (journal)Spectral lineCrystallographyPhysical chemistryNuclear magnetic resonanceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mineral searlesite (NaBSi(2)O(5)(OH)(2)) was synthesized and characterized by (1)H, (11)B, (23)Na, and (29)Si magic-angle spinning (MAS) NMR spectroscopy. From these spectra, the (11)B and (23)Na quadrupole coupling parameters and isotropic chemical shifts and the (29)Si chemical shift anisotropies have been precisely determined. These parameters are all consistent with the local environments obtained from the crystal structure for searlesite from X-ray diffraction, and they demonstrate that the synthetic sample has a high degree of both short- and long-range order. Furthermore, these anisotropic parameters are found to provide a unique fingerprinting of searlesite in complex mixtures where the presence of this mineral is not anticipated. This is demonstrated for product mixtures formed in attempts to incorporate boron in the structures of the layer silicates magadiite and kenyaite. These mixtures have been investigated by (11)B, (23)Na, and (29)Si MAS NMR which clearly reveal that the samples are mixtures of searlesite and magadiite/kenyaite and that searlesite production consumes all of the boron in these synthesis mixtures. However, the (29)Si MAS NMR spectra of these mixtures indicate that the presence of boron in the reaction mixtures nevertheless has an important influence on the quality of the magadiite and kenyaite layer silicates produced.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,398

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations14
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInorganic ChemistryMême sujetAdvanced NMR Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207