Higher Magnetic Fields, Finer MOF Structural Information: <sup>17</sup>O Solid-State NMR at 35.2 T
Notice bibliographique
Résumé
The spectroscopic study of oxygen, a vital element in materials, physical, and life sciences, is of tremendous fundamental and practical importance. 17O solid-state NMR (SSNMR) spectroscopy has evolved into an ideal site-specific characterization tool, furnishing valuable information on the local geometric and bonding environments about chemically distinct and, in some favorable cases, crystallographically inequivalent oxygen sites. However, 17O is a challenging nucleus to study via SSNMR, as it suffers from low sensitivity and resolution, owing to the quadrupolar interaction and low 17O natural abundance. Herein, we report a significant advance in 17O SSNMR spectroscopy. 17O isotopic enrichment and the use of an ultrahigh 35.2 T magnetic field have unlocked the identification of many inequivalent carboxylate oxygen sites in the as-made and activated phases of the metal–organic framework (MOF) α-Mg3(HCOO)6. The subtle 17O spectral differences between the as-made and activated phases yield detailed information about host–guest interactions, including insight into nonconventional O···H–C hydrogen bonding. Such weak interactions often play key roles in the applications of MOFs, such as gas adsorption and biomedicine, and are usually difficult to study via other characterization routes. The power of performing 17O SSNMR experiments at an ultrahigh magnetic field of 35.2 T for MOF characterization is further demonstrated by examining activation of the MIL-53(Al) MOF. The sensitivity and resolution enhanced at 35.2 T allows partially and fully activated MIL-53(Al) to be unambiguously distinguished and also permits several oxygen environments in the partially activated phase to be tentatively identified. This demonstration of the very high resolution of 17O SSNMR recorded at the highest magnetic field accessible to chemists to date illustrates how a broad variety of scientists can now study oxygen-containing materials and obtain previously inaccessible fine structural information.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».