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Enregistrement W4231060808 · doi:10.26434/chemrxiv.11577561.v1

Simple, Scalable Mechanosynthesis of Metal-Organic Frameworks Using Liquid-Assisted Resonant Acoustic Mixing (LA-RAM)

2020· preprint· en· W4231060808 sur OpenAlexafffund
Hatem M. Titi, Jean‐Louis Do, Ashlee J. Howarth, Karthik Nagapudi, Tomislav Friščić

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMetal-Organic Frameworks: Synthesis and Applications
Établissements canadiensConcordia UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMechanosynthesisMetal-organic frameworkMixing (physics)ImidazolateScalabilityMechanochemistryMaterials scienceLigand (biochemistry)MetalZeolitic imidazolate frameworkNanotechnologyChemistryInorganic chemistryPhysical chemistryComputer scienceMetallurgyAdsorptionPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a methodology for the rapid and readily scalable mechanosynthesis of diverse metal-organic frameworks (MOFs) in the absence of milling media, typically required for other types of mechanochemical syntheses. We demonstrate the use of liquid-assisted resonant acoustic mixing (LA-RAM) methodology for the synthesis of two- and three-dimensional MOFs based on Zn, Co(II) and Cu(II), including single- and mixed-ligand systems, imidazolate or carboxylate ligands. The LA-RAM approach also allowed the synthesis of the ZIF-L, a framework never previously obtained in a solventless environment, as well as its Co(II) analogue. Straightforward scale-up from milligrams to at least 25 grams is demonstrated using ZIF-L as the model.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
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 enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,236 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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