Synthesis of quaternary metal oxides immobilized on APTMS-coated magnetite: an efficient and reusable nanocatalyst for Knoevenagel condensation under green conditions
Notice bibliographique
Résumé
A simple, green, and highly efficient procedure has been developed for Knoevenagel condensation of malononitrile and aromatic aldehydes to the corresponding benzylidenemalononitriles in the presence of Fe 3 O 4 @APTMS@Zr–Sb–Ni–Zn nanoparticles (NPs) as a durable nanocatalyst. The heterogeneous nanocomposite was prepared by immobilization of Zr–Sb–Ni–Zn mixed metal oxides on APTMS-coated magnetite. The synthesized catalyst was characterized using Fourier-transform infrared spectroscopy (FTIR), energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDX), scanning electron microscopy (SEM), X-ray diffraction (XRD), vibration sample magnetometer (VSM), transmission electron microscopy (TEM), and Brunauer–Emmett–Teller analysis (BET). In this approach, the condensation of malononitrile and aromatic aldehydes were done in water under reflux conditions to give the corresponding products within 3–60 min in 89%–95% yields. The magnetically recoverable catalyst was recycled and reused about four times without remarkable loss of activity. This method offers various benefits such as mild and eco-friendly reaction conditions, short reaction times, high purity of products, excellent efficiency, use of water as green solvent, and reusability and recoverability of the nanostructure catalyst.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».