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Enregistrement W3028014517 · doi:10.1002/chem.202002331

An Ultra‐Microporous Metal–Organic Framework with Exceptional Xe Capacity

2020· article· en· W3028014517 sur OpenAlexaff
Debanjan Chakraborty, Shyamapada Nandi, Rahul Maity, Radha Kishan Motkuri, Kee Sung Han, Sean P. Collins, P. Humble, James C. Hayes, Tom K. Woo, Ramanathan Vaidhyanathan, Praveen K. Thallapally

Notice bibliographique

RevueChemistry - A European Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMetal-Organic Frameworks: Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesDefense Threat Reduction Agency
Mots-clésMicroporous materialMetal-organic frameworkXenonMaterials scienceNanotechnologyEnvironmental scienceChemistryAdsorptionPhysical chemistryOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Molecular confinement plays a significant effect on trapped gas and solvent molecules. A fundamental understanding of gas adsorption within the porous confinement provides information necessary to design a material with improved selectivity. In this regard, metal–organic framework (MOF) adsorbents are ideal candidate materials to study confinement effects for weakly interacting gas molecules, such as noble gases. Among the noble gases, xenon (Xe) has practical applications in the medical, automotive and aerospace industries. In this Communication, we report an ultra‐microporous nickel‐isonicotinate MOF with exceptional Xe uptake and selectivity compared to all benchmark MOF and porous organic cage materials. The selectivity arises because of the near perfect fit of the atomic Xe inside the porous confinement. Notably, at low partial pressure, the Ni–MOF interacts very strongly with Xe compared to the closely related Krypton gas (Kr) and more polarizable CO 2 . Further 129 Xe NMR suggests a broad isotropic chemical shift due to the reduced motion as a result of confinement.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil1,000

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,200 · 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.

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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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