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Enregistrement W4391163870 · doi:10.1021/acsanm.3c04780

Open Air Direct Oxidative Coupling of Alcohols and Amines to Imines Catalyzed by Ruthenium Nanoclusters Supported on a Mesoporous Carbon (CMK-8) in/on Water

2024· article· en· W4391163870 sur OpenAlexaff
Nasim Ganji, Babak Karimi, Hojatollah Vali

Notice bibliographique

RevueACS Applied Nano Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAsymmetric Hydrogenation and Catalysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesInstitute for Advanced Studies in Basic SciencesIran National Science FoundationIran Science Elites FederationAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésNanoclustersRutheniumCatalysisMesoporous materialOxidative coupling of methaneCoupling (piping)Carbon fibersChemistryPhotochemistryMaterials scienceChemical engineeringInorganic chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a green and efficient protocol for the synthesis of various imines including challenging α,β-unsaturated imines directly from alcohols and amines via a tandem oxidative cross-coupling strategy. The reaction is catalyzed by ruthenium nanoclusters supported on a cubic ordered mesoporous carbon (CMK-8) under ambient air pressure (622 Torr) and mild aqueous conditions without requiring a base or other additives. The catalyst shows excellent activity and selectivity for a broad range of alcohols and amines, giving the desired imines in excellent yield and high purity. The catalyst was characterized by various analytical techniques such as N 2 sorption analysis, X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), thermal gravimetric analysis (TGA), high-resolution transmission electron microscopy (TEM), high-angle annular dark-field scanning TEM, and the corresponding elemental mapping. The results revealed that the catalyst has a large surface area, uniform pore size distribution with ordered cubic arrangement, and active Ru species with very small sizes (mostly less than 1 nm), which most likely accounts for its exceptional catalytic performance. Hot filtration and recycling tests demonstrated that the catalyst operated heterogeneously and remained active for at least three cycles.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,242 · 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.

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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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