Accelerated robotic discovery of type II porous liquids
Notice bibliographique
Résumé
Porous liquids are an emerging class of materials and to date little is known about how to best design their properties. For example, bulky solvents are required that are size-excluded from the pores in the liquid, along with high concentrations of the porous component, but both of these factors may also contribute to higher viscosities, which are undesirable. Hence, the inherent multivariate nature of porous liquids makes them amenable to high-throughput optimisation strategies. Here we develop a high-throughput robotic workflow, encompassing the synthesis, characterisation and property testing of highly-soluble, vertex-disordered porous organic cages dissolved in a range of cavity-excluded solvents. As a result, we identified 29 cage-solvent combinations that combine both higher cage-cavity concentrations and more acceptable carrier solvents than the best previous examples. The most soluble materials gave three times the pore concentration of the best previously reported scrambled cage porous liquid, as demonstrated by increased gas uptake. We were also able to explore alternative methods for gas capture and release, including liberation of the gas by increasing the temperature. We also found that porous liquids can form gels at higher concentrations, trapping the gas in the pores, which could have potential applications in gas storage and transportation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».