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Enregistrement W4388249272 · doi:10.1021/jacsau.3c00548

Generation of Subnanometer Metal Clusters in Silicoaluminate Zeolites as Bifunctional Catalysts

2023· article· en· W4388249272 sur OpenAlexaff
Kun Zhang, Xiaomeng Dou, Huaming Hou, Ziyu Zhou, Miguel López‐Haro, Debora Meira, Ping Liu, Peng He, Lichen Liu

Notice bibliographique

RevueJACS Au · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueZeolite Catalysis and Synthesis
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)
Organismes subventionnairesState Key Laboratory of Coal Conversion, Institute of Coal Chemistry, Chinese Academy of SciencesMinisterio de Ciencia e InnovaciónTsinghua UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBifunctionalCatalysisMetalMaterials scienceChemistryInorganic chemistryOrganic chemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zeolite-encapsulated subnanometer metal catalysts are an emerging class of solid catalysts with superior performances in comparison to metal catalysts supported on open-structure solid carriers. Currently, there is no general synthesis methodology for the encapsulation of subnanometer metal catalysts in different zeolite structures. In this work, we will show a general synthesis method for the encapsulation of subnanometer metal clusters (Pt, Pd, and Rh) within various silicoaluminate zeolites with different topologies (MFI, CHA, TON, MOR). The successful generation of subnanometer metal species in silicoaluminate zeolites relies on the introduction of Sn, which can suppress the migration of subnanometer metal species during high-temperature oxidation-reduction treatments according to advanced electron microscopy and spectroscopy characterizations. The advantage of encapsulated subnanometer Pt catalysts in silicoaluminate zeolites is reflected in the direct coupling of ethane and benzene for production of ethylbenzene, in which the Pt and the acid sites work in a synergistic way.

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)0,000
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,587

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations21
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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