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Enregistrement W4401729257 · doi:10.1021/acs.accounts.4c00329

Examining the Importance of Hydrogen Bonding and Proton Transfer in Iron Porphyrin-Mediated Carbon Dioxide Upconversion

2024· article· en· W4401729257 sur OpenAlexafffund
Jeffrey J. Warren

Notice bibliographique

RevueAccounts of Chemical Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSimon Fraser UniversityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésCarbon dioxidePhoton upconversionChemistryCarbon fibersCarbon dioxide in Earth's atmosphereNanotechnologyComputer scienceMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conspectus The title should give a sense of the “big picture” of this Account, but what is it really about? An unexpected change in research direction? A series of courageous and creative students? A team taking on challenging problems in chemistry? The answer is a definite “yes” to all of the above. More specifically, the problem in which we are interested is the upconversion or valorization of carbon dioxide. This problem has captured the attention of a great many chemists in earnest following the gas crisis of the 1970s and more recently galvanized due to climate concerns arising from the ongoing release of anthropogenic carbon. Addressing the problem of atmospheric carbon accumulation requires effort in two very broad areas: capture and conversion. Storage is an alternative to conversion, but this eliminates the opportunity to use what might be otherwise a waste product. Our group has investigated a series of modified versions of iron(III)–5,10,15,20-tetraphenylporphyrin (FeTPP) that can convert CO 2 to carbon monoxide, which is a versatile and useful precursor for other syntheses. Following pioneering work from Savéant and his colleagues in the 1990s and thereafter, we started with a simple question: how many pendent ancillary groups that can donate H-bonds or protons are needed to support efficient CO 2 -to-CO conversion? Using a molecule with only one 2-hydroxylphenyl group, we demonstrated that the single prepositioned −OH group gave rise to efficient turnover, but only when experiments were carried out in a weakly H-bond-accepting solvent system. In other words, the ability of a solvent to accept H-bonds can impede CO 2 reduction. We followed up with a deeper investigation of the influence of H-bonding interactions with external acids in FeTPP-mediated CO 2 reduction. Savéant’s framework mechanism appears to be independent of solvent, and rate differences can be approximated by considering H-bonding equilibria. Following that work, we sought to better understand the minimum catalyst design requirements with respect to internal H-bond/proton donors. To that end, we produced all possible isomers of tetraarylpoprhyrins with 2,6-dihydroxyphenyl + phenyl groups. All else being equal, the complexes with a formally trans orientation of the 2,6-dihydroxyphenyl groups performed the best. Most recently, we surveyed the roles of internal and external Brønsted acids with different p K a values. Surprisingly, the best-performing catalysts have more weakly acidic internal groups. Overall, our work has demonstrated that CO 2 reduction mediated by porphyrin catalysts can be improved by considering solvent H-bonding, the orientation of internal H-bonding groups, and the balance of the p K a values of internal and external acids. The future for molecular electrocatalysts is promising as more ideas emerge about how to design molecules and conditions for CO 2 reduction.

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)0,000
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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