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Enregistrement W4396637310 · doi:10.1021/acs.jpcc.3c06789

Enhancing CO<sub>2</sub> Adsorption in MIL-53(Al) through Pressure–Temperature Modulation: Insights from Guest–Host Interactions

2024· article· en· W4396637310 sur OpenAlexafffund
Jingyan Liu, Boqing Li, Vinícius Martins, Yining Huang, Yang Song

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMetal-Organic Frameworks: Synthesis and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésAdsorptionHost (biology)Modulation (music)Materials scienceMetal-organic frameworkChemistryPhysical chemistryPhysicsEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metal–organic frameworks (MOFs) have garnered significant attention for their exceptional CO 2 adsorption capabilities. Among them, MIL-53(Al) is uniquely known for its “breathing effect”, a reversible phase transition between large-pore and narrow-pore phases. While previous studies have explored the structural changes in MIL-53(Al) under varying conditions, this work represents an innovative investigation into the simultaneous effects of high pressure and high temperature on the CO 2 adsorption performance of MIL-53(Al). Utilizing a diamond anvil cell as the high-pressure device, we employed in situ Fourier transform infrared spectroscopy to examine the structural changes in activated MIL-53(Al) under compression and its CO 2 adsorption performance under specific simultaneous high-pressure and high-temperature conditions. Our findings reveal that heating serves as an effective strategy to augment CO 2 adsorption by enhancing the mobility of the CO 2 molecules under high pressure. Remarkably, the CO 2 adsorption capacity of MIL-53(Al) surged when subjected to pressures from 0.20 to 1.24 GPa and temperatures up to the melting point of CO 2 . Detailed spectral analysis further elucidated the chemisorptive nature of host–guest interactions between the framework and CO 2 . These findings significantly advance our understanding of MOFs’ potential for carbon capture across a broad pressure–temperature spectrum.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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