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Enregistrement W4386521450 · doi:10.1002/anie.202311427

Adaptive Catalysts for the Selective Hydrogenation of Bicyclic Heteroaromatics using Ruthenium Nanoparticles on a CO<sub>2</sub>‐Responsive Support

2023· article· en· W4386521450 sur OpenAlexaff
Yuyan Zhang, Sami El Sayed, Liqun Kang, Matthew Sanger, Thomas Wiegand, Philip G. Jessop, Serena DeBeer, Alexis Bordet, Walter Leitner

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAsymmetric Hydrogenation and Catalysis
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesDeutsches Elektronen-SynchrotronMax-Planck-GesellschaftDeutsche ForschungsgemeinschaftAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésRutheniumCatalysisBicyclic moleculeNanoparticleCombinatorial chemistryChemistryNoyori asymmetric hydrogenationSelectivityOrganic chemistryNanotechnologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ruthenium nanoparticles (NPs) immobilized on an amine‐functionalized polymer‐grafted silica support act as adaptive catalysts for the hydrogenation of bicyclic heteroaromatics. Whereas full hydrogenation of benzofuran and quinoline derivatives is achieved under pure H 2 , introducing CO 2 into the H 2 gas phase leads to an effective shutdown of the arene hydrogenation while preserving the activity for the hydrogenation of the heteroaromatic part. The selectivity switch originates from the generation of ammonium formate species on the surface of the materials by catalytic hydrogenation of CO 2 . The CO 2 hydrogenation is fully reversible, resulting in a robust and rapid switch between the two states of the catalyst adapting its performance in response to the feed gas composition. A variety of benzofuran and quinoline derivatives were hydrogenated to fully or partially saturated products in high selectivity and yields simply by altering the composition of the feed gas from H 2 to H 2 /CO 2 . The adaptive catalytic system thus provides controlled access to valuable products using a single catalyst rather than two specific and distinct catalysts with static reactivity.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,662

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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