Solvent effects on the kinetics of 4-nitrophenol reduction by NaBH<sub>4</sub> in the presence of Ag and Au nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
The reduction of 4-nitrophenol (4-NiP) to 4-aminophenol (4-AP) with an excess of sodium borohydride is commonly used as a model reaction to assess the catalytic activity of metallic nanoparticles. This reaction is considered both a potentially important step in industrial water treatment and an attractive, commercially relevant synthetic pathway. Surprisingly, an important factor, the role of the reaction medium on the reduction performance, has so far been overlooked. Here, we report a pronounced effect of the solvent on the reaction kinetics in the presence of silver and gold nanoparticles. We demonstrate that the addition of methanol, ethanol, or isopropanol to the reaction mixture leads to a dramatic decrease in the reaction rate. For typical concentrations of reactants, the reduction is completely suppressed in the presence of 50 vol% alcohols. 4-NiP reduction rate in aqueous alcohol mixtures can, however, be improved noticeably by increasing the borohydride concentration or the reaction temperature. The analysis of various factors responsible for solvent effects reveals that the decrease in the reduction rate in the presence of alcohols is related, amongst others, to a substantially higher oxygen solubility in alcohols compared to water. The results of this work show that the effects of solvent properties on reaction kinetics must be considered for unambiguous comparison and optimization of the catalytic performance of metallic nanoparticles in the liquid phase 4-NiP reduction.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».