Improving CO<sub>2</sub> Fixation with Epoxides by Replacing Zirconium by Hafnium in UiO66 MOFs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The impact of replacing Zr 4+ with Hf⁴⁺ as the metal site on CO₂ adsorption and catalytic activity in CO₂ fixation reaction with epoxide under mild conditions was investigated in UiO66‐NH₂ grafted with carbodiimides N,N ′‐dicyclohexylcarbodiimide (DCC) and N,N ′‐diisopropylcarbodiimide (DIC) ( UiO66(M)‐DCCBr and UiO66(M)‐DICBr ; M = Zr and Hf). Leveraging on Hf⁴⁺’s greater oxophilicity and stronger M—O bonds, Hf‐based UiO66‐NH 2 materials exhibited increased CO₂ adsorption capacity, influencing the catalytic performance in CO₂ fixation with epoxides. The materials were characterized by multiple techniques such as PXRD, FTIR, TGA, SEM, elemental analysis, as well as N₂ and CO₂ adsorption equilibrium measurements. UiO66(Hf)‐DCCBr and UiO66(Hf)‐DICBr demonstrated superior activity compared to their Zr‐based counterparts with high yield and TOF (14.6 and 11.9 h⁻¹, respectively) under milder conditions (0.1 MPa, 90 °C, 16 h, co‐catalyst‐free and solvent‐free). These findings underscore the pivotal role of unsaturated metal sites in enhancing the catalytic efficacy of guanidinium ionic UiO66‐NH₂ materials. Moreover, these catalysts exhibit excellent thermal stability and can be recycled and reused at least five times without a noticeable reduction in their catalytic efficiency.
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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) | 0,001 | 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 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 ».