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Enregistrement W4282556431 · doi:10.26434/chemrxiv-2022-52g7z-v2

Continuous Addition Kinetic Elucidation: Catalyst and Reactant Order, Rate Constant, and Poisoning from a Single Experiment

2022· preprint· en· W4282556431 sur OpenAlexafffund
Peter J. H. Williams, Charles Killeen, Ian C. Chagunda, Brett Henderson, Sofia Donnecke, Wil Munro, Jaspreet Sidhu, Denaisha Kraft, David A. Harrington, J. Scott McIndoe

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Victoria
Mots-clésCatalysisReaction rate constantKinetic energyOrder of reactionChemistryConstant (computer programming)Reaction rateOrder (exchange)ThermodynamicsFirst orderKineticsChemical engineeringComputational chemistryMaterials scienceOrganic chemistryComputer sciencePhysicsMathematicsEngineeringApplied mathematicsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kinetic analysis of catalytic reactions is a powerful tool for mechanistic elucidation but is often challenging to perform. Establishing order in a catalyst is achieved by running several reactions at different loadings, which is complicated by the challenge of maintaining consistent run-to-run experimental conditions. We present Continuous Addition Kinetic Elucidation (CAKE), which involves steadily injecting catalyst into the reaction, and following reaction progress over time to generate a plot whose shape is dependent only on the order in reactant and in catalyst. Modelling the curve (using a convenient web tool) allows the catalyst and reactant order to be determined, as well as the rate constant and the amount of any catalyst poison present.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,217 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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