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Enregistrement W4402516268 · doi:10.1002/slct.202401953

Ultrasound‐Assisted Catalysis: A Pathway to Novel and Selective Chemical Transformations in Condensed Phase

2024· article· en· W4402516268 sur OpenAlexafffund
Shang Jiang, Evelyne Kafui Yawa Late, F. Jérôme, Prince Nana Amaniampong, Samir H. Mushrif

Notice bibliographique

RevueChemistrySelect · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueUltrasound and Cavitation Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de PoitiersCentre National de la Recherche ScientifiqueAgence Nationale de la RechercheUniversity of Alberta
Mots-clésCatalysisSonochemistryChemical reactionChemistryChemical processHeterogeneous catalysisImplosionCavitationPhase (matter)RadicalChemical physicsMass transferNanotechnologyChemical engineeringMaterials scienceOrganic chemistryThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, we review the concept of synergistically using ultrasonic sonochemistry in combination with heterogeneous catalysis, to selectively perform condensed phase chemical transformations. Through specific examples, we highlight that ultrasound induced cavitation bubbles not only provide local high temperature and pressure conditions for initiating chemical reactions but also improves heat, mass and charge transfer characteristics in the system. We also show that sonocatalysis can alter reaction mechanisms and open new activation and reaction pathways that are not intuitive to thermocatalysis. Computational chemistry tools are introduced and are combined with sonocatalysis experimental studies to demonstrate that, in‐situ generated radicals propelled into the bulk liquid solution upon bubbles implosion can be stabilized by catalyst surfaces, while creating active sites for unique reactions during heterogeneous sonocatalytic chemistry. We also report recent examples of condensed phase sonocatalysis applications, including pollutant degradation, chemical and pharmaceutical synthesis and biomass upgrading, and provide mechanistic insights into the process.

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 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,658

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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