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Enregistrement W4407257973 · doi:10.1002/aic.18764

Sequential hydrogenation enhanced by bidirectional hydrogen spillover over cascade catalyst

2025· article· en· W4407257973 sur OpenAlexaff
Shuai Wang, Rongyao Wang, Yong Wang, Yipin Lv, Lianghao Song, Huaiqing Zhao, Xuchuan Jiang, Riming Hu, Guozhu Chen

Notice bibliographique

RevueAIChE Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueNanomaterials for catalytic reactions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shandong ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaJinan Science and Technology Bureau
Mots-clésCatalysisCascadeHydrogen spilloverHydrogenChemistrySpillover effectCascade reactionMaterials scienceCombinatorial chemistryMetalChemical engineeringNanotechnologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Formulating a synergetic strategy to govern the catalytic function of dual metal sites is paramount to achieving precise control of cascade reactions. Herein, we construct a dual‐site cascade catalyst with Pt and Ru species localized in the micropores and mesopores of zeolite, respectively. This architecture enables the spatial separation of Pt and Ru sites in nanoscale proximity. Compared to mono/bi‐metallic catalysts, this cascade catalyst enables a 4.4–9.5 times enhancement in activity during the sequential hydrogenation of nitroaromatics to cyclohexylamine. Particularly, bidirectional hydrogen spillover assists hydrogenation between Pt and Ru sites is confirmed, where active hydrogen migrates from the less catalytic activity metal to the adjacent metal sites during the first/second step in the cascade reaction. Characterization studies and density functional theory calculations suggest that bidirectional hydrogen spillover enhances the coverage of active hydrogen at the active sites for each hydrogenation step, thereby reducing the energy barrier of the rate‐controlling step. This intriguing phenomenon reveals the mechanism of accelerated hydrogenation and presents an opportunity for devising immensely efficient cascade catalysts.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0030,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,250 · 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.

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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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