Efficient Photochemical Vapor Generation from Low Concentration Formic Acid Media
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Herein, we report on surprisingly efficient photochemical vapor generation (PVG) of Ru, Re, and especially Ir, achieved from very dilute HCOOH media employing a thin-film flow-through photoreactor operated in flow injection mode. In the absence of added metal ion sensitizers, efficiencies near 20% for Ir and approximately 0.06% for Ru and Re occur in a narrow range of HCOOH concentrations (around 0.01 M), significantly higher than previously reported from conventionally optimized HCOOH concentrations (1–20 M). A substantial enhancement in efficiency, to around 9 and 1.5%, could be realized for Ru and Re, respectively, when 0.005 M HCOONa served as the PVG medium. The addition of metal ion sensitizers (particularly Cd 2+ and Co 2+ ) to 0.01 M HCOOH significantly enhanced PVG efficiencies to 17, 2.2, and 81% for Ru, Re, and Ir, respectively. Possible mechanistic aspects occurring in dilute HCOOH media are discussed, wherein this phenomenon is attributed to the action of 185 nm radiation available in the thin-film flow-through photoreactor. An extended study of PVG of Fe, Co, Ni, As, Se, Mo, Rh, Te, W, and Bi from both dilute HCOOH and CH 3 COOH was undertaken, and several elements for which a similar phenomenon appears were identified (i.e., Co, As, Se, Te, and Bi). Although use of dilute HCOOH media is attractive for practical analytical applications employing PVG, it is less tolerant toward dissolved gases and interferents in the liquid phase due to the likely lower concentrations of free radicals and aquated electrons required for analyte ion reduction and product synthesis.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».