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Enregistrement W4380880409 · doi:10.1002/smll.202302271

Comprehensive Study Addressing the Challenge of Efficient Electrocatalytic Biomass Upgrading of 5‐(Hydroxymethyl)Furfural (HMF) with a CH<sub>3</sub>NH<sub>2</sub> Ionic Liquid on Metal‐Embedded Mo<sub>2</sub>B<sub>2</sub> MBene Nanosheets

2023· article· en· W4380880409 sur OpenAlexafffund
Yi Xiao, Chen Shen, Zhengwei Xiong, Yingchun Ding, Li Liu, Weibin Zhang, Yimin A. Wu

Notice bibliographique

RevueSmall · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueNanomaterials for catalytic reactions
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésReductive aminationHydroxymethylFurfuralAminationCatalysisDopantChemistryGibbs free energyCombinatorial chemistryMaterials scienceOrganic chemistryDoping

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Amine‐containing derivatives are important intermediates in drug manufacturing; sustainable synthesis of amine compounds from green carbon‐based biomass derivatives has attracted increasing attention, especially the reductive amination of biomass molecules via electrochemical upgrading. To achieve efficient reductive amination of 5‐(hydroxymethyl)furfural (HMF) via electrocatalytic biomass upgrading, this work proposes a new HMF biomass upgrading strategy based on metal supported on Mo 2 B 2 MBene nanosheets using a density functional theory comprehensive study. HMF and methylamine (CH 3 CH 2 ) can be reduced to 5‐(hydroxymethyl) aldiminefurfural (HMMAMF) via electrocatalytic biomass upgrading, which is identified as a promising technology to produce pharmaceutical intermediates. Based on the proposed reaction mechanisms of HMF reductive amination, this work performs a systematic study of HMF amination to HMMAMF using an atomic model simulation method. This study aims to design a high‐efficiency catalyst based on Mo 2 B 2 @TM nanosheets via the reductive amination of 5‐HMF and provide insights into the intrinsic relation between thermochemical and material electronic properties and the role of dopant metals. This work establishes the Gibbs free energy profiles of each reaction HMF Biomass Upgrading on Mo 2 B 2 systems and obtained the limiting potentials of the rate‐determining step, which included the kinetic stability of dopants, HMF adsorbability, and the catalytic activity and selectivity of the hydrogen evolution reaction or surface oxidation. Furthermore, charge transfer, d‐band center ( ε d ), and material property ( φ ) descriptors are applied to establish a linear correlation to determine promising candidate catalysts for reductive amination of HMF. The candidates Mo 2 B 2 @Cr, Mo 2 B 2 @Zr, Mo 2 B 2 @Nb, Mo 2 B 2 @Ru, Mo 2 B 2 @Rh, and Mo 2 B 2 @Os are suitable high‐efficiency catalysts for HMF amination. This work may contribute to the experimental application of biomass upgrading catalysts for biomass energy and guide the future development of biomass conversion strategies and utilization.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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