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Enregistrement W4319303504 · doi:10.1021/acscatal.2c05931

In Situ Photo-Fenton-Like Tandem Reaction for Selective Gluconic Acid Production from Glucose Photo-Oxidation

2023· article· en· W4319303504 sur OpenAlexafffund
Jiu Wang, Lin Chen, Heng Zhao, Pawan Kumar, Steve Larter, Md Golam Kibria, Jinguang Hu

Notice bibliographique

RevueACS Catalysis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésGluconic acidChemistryCatalysisSelectivityPhotocatalysisRedoxCarbon nitrideCombinatorial chemistryPhotochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomass photorefining to selectively produce value-added bioproducts is an emerging alternative biomass valorization approach to alleviate energy crisis and achieve carbon neutrality. Here, we demonstrate an efficient and selective glucose photo-oxidation to gluconic acid via a rationally designed dual-functional carbon nitride photocatalyst that not only allows H 2 O 2 production via 2e – oxygen reduction reaction (2e-ORR) but also realizes in situ photo-Fenton-like reaction. As a result, the essential oxidative species ( • O 2 – and • OH) for glucose oxidation into gluconic acid are generated that achieves >60% glucose conversion and >60% of gluconic acid selectivity within 4 h. Density functional theory calculations demonstrate the superior performance of the photocatalyst for • O 2 – and H 2 O 2 generation. Further experimental results reveal that the moderate concentration of H 2 O 2 produced by 2e-ORR reaction plays a vital role in regulatinge gluconic acid selectivity. This work demonstrates a good example to realize selective biomass photorefining through tandem reaction of ORR and in situ photo-Fenton-like process, which could have profound impact on artificial photoenzyme systems involving moderate H 2 O 2 modulation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations71
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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