Nanocast mesoporous mixed metal oxides for catalytic applications
Notice bibliographique
Résumé
Since the initial discovery of ordered mesoporous silica in early 1990s, considerable innovations were achieved regarding their synthesis, characterization and applications. One of the best outcomes of these intense research efforts is the development of a solid templating method called “nanocasting”, which is based on using mesoporous silica (or carbon) as a rigid template. This solid-to-solid replication method opened the pathway for synthesizing high surface area non-silica mesostructured materials that are challenging to obtain through conventional self-assembly processes which are based on amphiphilic soft structure-directing agents. In particular, the replicated metal oxide mesostructures obtained by this method were found to be highly versatile for a wide range of applications, especially in catalysis, owing to their large specific surface area. Furthermore, the nanocasting method is particularly suited for the synthesis of mixed metal compositions, favored by the possible confinement of mixed precursors in the nanopores of the template. In this account, we discuss some of the recent developments regarding the synthesis of nanocast mixed metal oxides and their perspectives of catalytic applications. It is here the choice of the authors to place emphasis on a few representative examples of compositions (e.g., non-noble metal-based catalysts, perovskites) and catalytic reactions (e.g., hydrogen production, gas-phase oxidation).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».