Rapid, Scalable Buchwald-Hartwig Amination by Resonant Acoustic Mixing (RAM): Establishing Parameters for RAM Reaction Design
Notice bibliographique
Résumé
We outline the systematic development of Resonant Acoustic Mixing (RAM) for rapid, scalable Buchwald-Hartwig amination in the absence of bulk solvent. While RAM is rapidly emerging as a scalable methodology for media-free mechanochemical synthesis, the design parameters for reaction control, optimization, and scale-up remain poorly understood. This study establishes the filling ratio (φ), acceleration, and amount of liquid additive (η) as three critical parameters that can be used to design scalable Buchwald-Hartwig coupling reactions under RAM conditions. Systematic investigation of several model reactions reveals a relationship between reaction conversion and φ, providing a simple means to maximize conversion. The simultaneous real-time in situ monitoring of a model reaction through infrared thermography, fingerprint Raman, as well as low-frequency Raman (THz-Raman) spectroscopy enabled correlation of the reaction progress with the evolution of temperature during RAM, and established the RAM acceleration as a parameter that can be used to tune the reaction kinetic behavior. At high accelerations the reactions can proceed under sigmoidal kinetics, enabling multi-gram syntheses within 5 minutes, while lower accelerations can be used to switch the reactions to a more linear kinetic profile, associated with longer reaction times and milder temperature profiles. Following the reaction progress in the THz-Raman region is a reaction monitoring strategy that enables the detection of crystalline and non-crystalline phases in the reaction, permitting the observation of a non-crystalline intermediate whose evolution and replacement with the crystalline product could be tracked through non-negative least-squares fitting algorithm of the real-time spectroscopic data. This study establishes key parameters for manipulating the course and stoichiometric selectivity of a metal-catalyzed reaction in RAM and illustrates the scalability to at least 100 mmol without any protocol changes, except the volume of the vessel.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».