Mechanochemical synthesis of various metal nanoparticles and catalytic oxidation of styrene using iron oxide nanoparticles and nanoshells
Notice bibliographique
Résumé
Recent research on metal nanoparticles (M NPs) has shown vast potential and rapid advancement in various applications such as luxury consumer goods, industrial catalysts, and public health products. This research has shown that the properties of M NPs are unique from those of the atomic or even bulk counterparts. While the properties of M NPs are very exciting and inspire many research groups, the impact of the synthesis of these materials on the environment is often neglected in the search for purer products. The application of Green Chemistry principles would help to ameliorate some of the negative impact that the development and application of nanomaterials might have on the environment and society. This thesis examines the synthesis of a variety of M NPs through a solid-state, bottom-up, mechanochemical means. An efficient and atom-economical method of synthesizing ultra-small gold NPs is presented whereby the gold (III) precursor is ground directly with the amine stabilizing ligand. It was shown that the stainless steel container used for the reaction proved to be essential for the metal precursor reduction and subsequent NP formation. A more general method of mechanochemical synthesis of M NPs was then presented, whereby lignin, a biomass waste product, was used as reducing agent, ligand, and support material for the NPs. We found the synthesis to be applicable to a wide range of metal precursors and allowed for control over the positioning of the M NPs in the support. We pursued studies on the antimicrobial properties of silver NPs created through this method and found it effective against various bacteria. Another application discussed in the thesis is the catalytic oxidation of styrene using molecular oxygen and a variety of iron and iron oxide NPs and nanoshells (NSs) as catalysts.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».