Understanding water reaction pathways to control the hydrolytic reactivity of a Zn metal-organic framework
Notice bibliographique
Résumé
Metal-organic frameworks (MOFs) are a class of porous materials that are of topical interest for their utility in water-related applications. Nevertheless, molecular-level insight into water-MOF interactions and MOF hydrolytic reactivity remains understudied. Herein, we report two hydrolytic pathways leading to either structural stability or framework decomposition of a MOF (ZnMOF-1). The two distinct ZnMOF-1 water reaction pathways are linked to the diffusion rate of incorporated guest dimethylformamide (DMF) molecules: slow diffusion of DMF triggers evolution of the initial MOF into a water-stable MOF product exhibiting enhanced water adsorption, while fast exchange of DMF with water leads to decomposition. The starting MOF, three intermediates from the water reaction pathways and the final stable MOF have been characterized. The documentation of two distinct pathways counters the stereotype that water exposure always leads to destruction or degradation of water-sensitive MOFs, and demonstrates that water-stable MOFs with improved adsorption properties can be prepared via controlled solvent-triggered structural rearrangement. Interactions between metal-organic frameworks (MOFs) and water are difficult to predict. Here, the authors report a Zn MOF follows two pathways upon water exposure. Characterization of both routes has revealed insights for future rational design.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».