MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389282884 · doi:10.1002/aic.18299

Construction of hybrid ionic liquid‐catalysts for the highly effective conversion of <scp>H<sub>2</sub>S</scp> by nitriles into thioamides

2023· article· en· W4389282884 sur OpenAlexaff
Wenjie Xiong, Shuyue Wen, Xiaomin Zhang, Xingbang Hu, Youting Wu

Notice bibliographique

RevueAIChE Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSynthesis and Reactivity of Sulfur-Containing Compounds
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesGovernment of Jiangsu ProvinceNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésIonic liquidChemistryCatalysisBenzonitrileCombinatorial chemistryKineticsChemical engineeringComputational chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Described herein presents a kind of multisite hybrid ionic liquid‐catalysts and establishes a novel strategy for H 2 S utilization, which has been characterized by multiaspects to reveal internal structural characterization. Through chemical modification, the D101‐based hybrid ILs were used for the direct synthesis of thioamides from the addition of H 2 S and nitriles. D101‐[PMDETA][DMG] can achieve an impressive activity of quantitative conversion for benzonitrile. Reaction kinetics, adsorption thermodynamics, substrate universality, and catalyst cycling experiments have been systematically studied. A first‐order kinetic model was constructed and studied experimentally for the reaction of nitriles with H 2 S to produce thioamides. The internal mechanism was proposed through experiments and confirmed by DFT‐based theoretical calculations. Moreover, D101‐based hybrid ILs can be easily recovered, thus completing the cyclic process of thioamide multiplication. This work not only offers an effective method for the construction of organic‐inorganic hybrid materials but also provides a novel insight into efficient H 2 S conversion.

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)0,001
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations34
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAIChE JournalMême sujetSynthesis and Reactivity of Sulfur-Containing CompoundsTravaux en français237 207