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Enregistrement W4388219255 · doi:10.1021/acscatal.3c01758

Catalytic Sequences and Kinetic Requirements for C–O Bond Scission and Formation in Methanol and Trioxane on Solid Polyoxometalate Clusters

2023· article· en· W4388219255 sur OpenAlexafffund
Guangming Cai, Ya-Huei Cathy Chin

Notice bibliographique

RevueACS Catalysis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolyoxometalates: Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of TorontoSuncor Energy Incorporated
Mots-clésChemistryTransition stateBond cleavageTrioxaneCatalysisDeprotonationDimethoxymethaneEnthalpyElementary reactionDimethyl etherPhotochemistryMethanolProtonationPhysical chemistryOrganic chemistryKineticsThermodynamicsIonPolymerization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study unravels the catalytic rate couplings and mechanistic similarities and differences in C–O bond scission and formation catalysis in methanol and trioxane, catalyzed by Brønsted acidic polyoxometalate clusters (POM). Turnovers of methanol dehydration, trioxane decomposition, and methanol–formaldehyde acetalization that form dimethyl ether (CH 3 O–CH 3 ), formaldehyde (CH 2 O), and dimethoxymethane (CH 3 O–CH 2 O–CH 3 ), respectively, vary over six orders of magnitude (308–423 K), yet these reactions share several common mechanistic requirements─their catalytic sojourns proceed via the formation of carbonium ion type transition states, occurred on Brønsted sites occupied by a quasi-equilibrated dynamic pool of monomeric, dimeric, and trimeric methanol species, etc., with their relative surface abundance varied with temperature and methanol pressure. These common mechanistic features allow their rates to be captured with a generalized rate expression and their activation enthalpies required for the evolvement of the carbonium ion type transition states with the same Born–Haber thermochemical framework. This framework decouples the elementary C–O bond scission and formation enthalpies into deprotonation enthalpy of the protons, proton affinity and structure rearrangement energy of reactants, ion-pair interaction energy between the carbocationic transition state analogs and anionic POM clusters, and adsorption enthalpy between gaseous reactants and the precursors of transition states. In these reactions, the similar requirements of proton transfer from POM clusters to the transition states lead their C–O bond scission and formation elementary rate constants to increase with decreasing deprotonation enthalpy. Among these reactions, the ability of reacting fragments to delocalize the charge would stabilize their carbocationic transition states, i.e., the more localized positive charge on the small methyl group in the transition state of methanol dehydration ([(CH 3 OH··· CH 3 + ···H 2 O)···POM – ] ‡ ) leads the C–O bond formation in dimethyl ether to occur only at a kinetically significant rate at higher temperatures (383–423 K). In contrast, the larger methoxy-like groups in the transition states of trioxane decomposition ([(O··· + CH 2 OCH 2 OCH 2 O···H)···POM – ] ‡ ) and methanol–formaldehyde acetalization ([(CH 3 OH··· CH 3 O CH 2 + ···H 2 O)···POM – ] ‡ ) are able to disperse the charge. This is the primary factor that leads to these C–O bond scission and formation turnovers are five to six orders of magnitude larger and occur at much lower temperatures (308–348 K). This work describes a generalized kinetic framework accounting for dynamic interconversion of surface species and putting the catalytic requirements of Brønsted acid-catalyzed C–O bond scission and formation of small oxygenate units (methanol and trioxane) within the context of transition state theory. The concepts and framework established here could also be applied to rationalize the turnovers of C–O bond scission in ethers and alcohols and of C–O bond formation between other alcohols and aldehydes.

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 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,552

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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