Plasma‐Made (Ni<sub>0.5</sub>Cu<sub>0.5</sub>)Fe<sub>2</sub>O<sub>4</sub> Nanoparticles for Alcohol Amination under Microwave Heating
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Amine N ‐alkylation is a process involved in the production of a wide range of chemicals. Here we describe the synthesis of well‐defined (Ni 0.5 Cu 0.5 )Fe 2 O 4 magnetic nanoparticles by plasma induction, and their successful application to amine N ‐alkylation using alcohols as coupling agents through a borrowing hydrogen pathway. Plasma induction allows precise morphology and size control over nanoparticle synthesis, while allowing the one‐pot production of decagram quantities of material. Up to date, such nanoparticles have never been applied for organic reactions. By coupling high‐end characterization techniques with catalytic optimization, we showed that small Cu(0) satellite nanoparticles played an essential role in alcohol oxidation, whereas both Ni and Cu were required for the last step of the reaction. Using elemental mapping, we demonstrated that catalyst deactivation occurred through a leaching/re‐deposition mechanism of Cu and Ni. The reactions were conducted under microwave conditions, which exerted a positive effect on catalytic activity. Finally, the catalyst was active at low metal loadings (2 mol%) even on the gram‐scale, and affording unprecedented TON for this reaction catalyzed by Ni/Cu bimetallic systems (19).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».