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Enregistrement W3111067003 · doi:10.1021/acsami.0c16282

Understanding Selectivity of Mesoporous Silica-Grafted Diglycolamide-Type Ligands in the Solid-Phase Extraction of Rare Earths

2020· article· en· W3111067003 sur OpenAlexafffund
Justyna Florek, Dominic Larivière, Hanspeter Kählig, Sonia Fiorilli, Barbara Onida, Frédéric‐Georges Fontaine, Freddy Kleitz

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtraction and Separation Processes
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversität Wien
Mots-clésSolid phase extractionMesoporous silicaMaterials scienceExtraction (chemistry)SelectivityMesoporous materialX-ray photoelectron spectroscopyLigand (biochemistry)NanotechnologyCombinatorial chemistryChemical engineeringChemistryOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rare earth elements (REEs) and their compounds are essential for rapidly developing modern technologies. These materials are especially critical in the area of green/sustainable energy; however, only very high-purity fractions are appropriate for these applications. Yet, achieving efficient REE separation and purification in an economically and environmentally effective way remains a challenge. Moreover, current extraction technologies often generate large amounts of undesirable wastes. In that perspective, the development of selective, reusable, and extremely efficient sorbents is needed. Among numerous ligands used in the liquid-liquid extraction (LLE) process, the diglycolamide-based (DGA) ligands play a leading role. Although these ligands display notable extraction performance in the liquid phase, their extractive chemistry is not widely studied when such ligands are tethered to a solid support. A detailed understanding of the relationship between chemical structure and function (i.e., extraction selectivity) at the molecular level is still missing although it is a key factor for the development of advanced sorbents with tailored selectivity. Herein, a series of functionalized mesoporous silica (KIT-6) solid phases were investigated as sorbents for the selective extraction of REEs. To better understand the extraction behavior of these sorbents, different spectroscopic techniques (solid-state NMR, X-ray photoelectron spectroscopy, XPS, and Fourier transform infrared spectroscopy, FT-IR) were implemented. The obtained spectroscopic results provide useful insights into the chemical environment and reactivity of the chelating ligand anchored on the KIT-6 support. Furthermore, it can be suggested that depending on the extracted metal and/or structure of the ligand and its attachment to KIT-6, different functional groups (i.e., C═O, N-H, or silanols) act as the main adsorption centers and preferentially capture targeted elements, which in turn may be associated with the different selectivity of the synthesized sorbents. Thus, by determining how metals interact with different supports, we aim to better understand the solid-phase extraction process of hybrid (organo)silica sorbents and design better extraction materials.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

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