NMR of Metal Centers and Doped Metals in MOFs and COFs
Notice bibliographique
Résumé
There have been tremendous advances in the fields of metal–organic frameworks (MOFs) and covalent-organic frameworks (COFs) over the past two decades. The rapidly expanding number of MOFs and COFs, along with their various associated properties, has highlighted the need for effective structural characterization routes in order to elucidate structure–property relationships. Solid-state nuclear magnetic resonance (SSNMR) spectroscopy provides unique insights that are helpful for understanding and rationalizing the local structure of various materials. In this chapter, we summarize the significant number of studies from the last 15 years which have used SSNMR to examine incorporated metal centers and dopant metals in MOFs and COFs, with targets ranging from spin-1/2 nuclei such as 111Cd and 207Pb to challenging quadrupolar nuclei including 25Mg, 47/49Ti, 43Ca, 67Zn and 115In. Examples of the detailed information available from metal SSNMR are provided, illustrating how this technique can shed light on the local structure around the target metal, investigate host–guest interactions, and monitor changes in the MOF structure. General acquisition strategies for metal SSNMR spectra of MOFs and COFs are also discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».