AgNPs Embedded in Porous Polymeric Framework: A Reusable Catalytic System for the Synthesis of α-Alkylidene Cyclic Carbonates and Oxazolidinones via Chemical Fixation of CO2
Notice bibliographique
Résumé
Porous polymeric frameworks have received great interest over the past few years because of their nonstop growth as crystalline porous polymeric materials connected through covalent bonds and versatile utilities in diverse fields. The production of high-value organic compounds via sustainable and environment-friendly methods is an uphill struggle for researchers. The elegant strategy of using carbon dioxide as a C1 building block is an intriguing platform owing to its non-toxicity, easy accessibility, natural abundance, recyclability, non-flammability, and cheapness. Additionally, CO2 levels are regarded as the main contributor to the greenhouse effect (the most abundant greenhouse gas across the globe) and the aforementioned strategy needs to mitigate CO2 emissions. This present study describes the synthesis of silver nanoparticles (AgNPs) embedded in a porous polymeric framework, a reusable heterogeneous catalyst (recyclable over 5 times), TpMA (MC)@Ag. The synthesized catalyst is characterized by using FT-IR, PXRD, XPS, FE-SEM, TEM, EDAX, TGA DTA, and N2 sorption studies. Additionally, the catalysts can be easily recycled to generate the desired α-alkylidene cyclic carbonates and oxazolidinone compounds under solvent-free conditions. This research demonstrates the potential of nanoporous 2D porous polymeric framework-based materials in the area of catalysis, specially, in CO2 capture and chemical fixation. These findings offer a promising approach for the chemical fixation of CO2 into α-alkylidene cyclic carbonates and oxazolidinones from propargylic alcohols utilizing AgNPs embedded in a 2D catalyst, which functions as a potential heterogeneous catalyst under mild conditions (e.g., solvent-free approach).
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».