Immobilizing palladium on melamine‐functionalized magnetic nanoparticles: An efficient and reusable phosphine‐free catalyst for Mizoroki–Heck reaction
Notice bibliographique
Résumé
A highly efficient and stable heterogeneous catalyst was successfully prepared by anchoring palladium(0) onto melamine‐functionalized Fe3O4 magnetic nanoparticles (MNPs‐Mel‐Pd). With the aid of amine functional groups, melamine was covalently bonded on epoxy functionalized magnetic nanoparticles and then Pd(0) was immobilized on this support with high dispersion. The prepared nanocatalyst exhibits excellent catalytic activity for CC cross coupling (Mizoroki–Heck) of various aryl halides (iodide, bromides, and chrlorides) with olefins under mild reaction condition in relatively short reaction times. The synthesized nanocatalyst was characterized using Fourier transform infrared (FT‐IR) spectroscopy, X‐ray diffraction (XRD), thermogravimetric analysis (TGA), scanning electron microscopy (SEM), vibrating sample magnetometer (VSM), and X‐ray photoelectron spectroscopy (XPS) techniques. The loading level of Pd in MNPs‐Mel‐Pd catalyst was measured to be 1.26 × 10−3 mol g−1 by atomic absorption spectroscopy (AAS). In addition, the catalyst can be easily separated and recovered from the reaction mixture by using an external magnet. The heterogeneity of the catalyst was confirmed by the hot filtration test, which was reused for at least six times under the optimized conditions without any significant loss of its activity.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».