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Enregistrement W4402425139 · doi:10.1002/ange.202410555

Visible Light‐Switchable Lattice Oxygen Sites for Selective C−H and C(O)−C Bond Electrooxidation

2024· article· en· W4402425139 sur OpenAlexafffund
Keping Wang, Jinshu Huang, Jinguang Hu, Mei Wu, Yuhe Liao, Song Yang, Hu Li

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueOxidative Organic Chemistry Reactions
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésChemistryVisible spectrumOxygenPhotochemistryCrystallographyMaterials scienceOptoelectronicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Lattice‐oxygen is highly oxidizable, ideal for electrocatalytic C−H oxidation but insufficient alone for C(O)−C bond cleavage due to the non‐removable nature of lattice sites. Here, we present a visible light‐assisted electrochemical method of in situ formulating removable lattice‐oxygen sites in a nickel‐oxyhydroxide (ESE‐NiOOH) electrocatalyst. This catalyst efficiently converts aromatic alcohols and carbonyls with C(O)−C fragments from lignin and plastics into benzoic acids (BAs) with high yields (83–99 %). Without light irradiation, ESE‐NiOOH's intrinsic lattice‐oxygen is non‐removable and inert for C(O)−C bond cleavage. In situ characterizations show light‐induced lattice‐oxygen removal and regeneration via OH − refilling. Theoretical calculations identify the nucleophilic oxygen attack on ketone‐derived carbanion as a rate‐determining step, which can be remarkably facilitated by removable lattice‐oxygen to activate α ‐C−H bonds. As a proof‐of‐concept, an “electrochemical funnel” strategy is developed for high‐efficiency upgrading aromatic mixtures with C(O)−C moieties into BA with up to 94 % yield. This in situ removal‐regeneration approach for lattice sites opens an avenue for the tailored design of interfacial electrocatalysts to selectively upcycle waste carbon sources into valuable products.

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 enseignants0,115
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)0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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