MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3093940217 · doi:10.1039/d0sc04603e

Titanosilicate zeolite precursors for highly efficient oxidation reactions

2020· article· en· W3093940217 sur OpenAlexafffund
Risheng Bai, M. Navarro, Yue Song, Tianjun Zhang, Yongcun Zou, Zhaochi Feng, Peng Zhang, Avelino Corma, Jihong Yu

Notice bibliographique

RevueChemical Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueZeolite Catalysis and Synthesis
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesArgonne National LaboratoryOffice of ScienceHigher Education Discipline Innovation ProjectNational Natural Science Foundation of ChinaEuropean CommissionCanadian Light SourceNational Key Research and Development Program of ChinaChina Scholarship CouncilU.S. Department of Energy
Mots-clésZeoliteCatalysisChemistryOxidative phosphorylationChemical engineeringCombinatorial chemistryOrganic chemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Titanosilicate zeolites are catalysts of interest in the field of fine chemicals. However, the generation and accessibility of active sites in titanosilicate materials for catalyzing reactions with large molecules is still a challenge. Herein, we prepared titanosilicate zeolite precursors with open zeolitic structures, tunable pore sizes, and controllable Si/Ti ratios through a hydrothermal crystallization strategy by using quaternary ammonium templates. A series of quaternary ammonium ions are discovered as effective organic templates. The prepared amorphous titanosilicate zeolites with some zeolite framework structural order have extra-large micropores and abundant octahedrally coordinated isolated Ti species, which lead to a superior catalytic performance in the oxidative desulfurization of dibenzothiophene (DBT) and epoxidation of cyclohexene. It is anticipated that the amorphous prezeolitic titanosilicates will benefit the catalytic conversion of bulky molecules in a wide range of reaction processes.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,229 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations60
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChemical ScienceMême sujetZeolite Catalysis and SynthesisTravaux en français237 207