Further Understanding the Roles of Solvent, Brønsted Acids, and Hydrogen Bonding in Iron Porphyrin-Mediated Carbon Dioxide Reduction
Notice bibliographique
Résumé
Improving our understanding of how molecules and materials mediate the electrochemical reduction of carbon dioxide (CO 2 ) to upgraded products is of great interest as a means to address climate change. A leading class of molecules that can facilitate the electrochemical conversion of CO 2 to carbon monoxide (CO) is iron porphyrins. These molecules can have high rate constants for CO 2 -to-CO conversion; they are robust, and they rely on abundant and inexpensive synthetic building blocks. Important foundational work has been conducted using chloroiron 5,10,15,20-tetraphenylporphyrin (FeTPPCl) in N, N -dimethylformamide (DMF) solvent. A related and recent report points out that the corresponding perchlorate complex, FeTPPClO 4, can have superior function due to its solubility in other organic solvents. However, the importance of hydrogen bonding and solvent effects was not discussed. Herein, we present a detailed kinetic study of the triflate (CF 3 SO 3 – ) complex of FeTPP in DMF and in MeCN using a range of phenol Brønsted acid additives. We also detected the formation of Fe(III)TPP–phenolate complexes using cyclic voltammetry experiments. Importantly, our new analysis of apparent rate constants with different added phenols allows for a modification to the established mechanistic model for CO 2 -to-CO conversion. Critically, our improved model accounts for hydrogen bonding and solvent effects by using simple hydrogen bond acidity and basicity descriptors. We use this augmented model to rationalize function in other reported porphyrin systems and to make predictions about operational conditions that can enhance the CO 2 reduction chemistry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».