Redox Active Polyaniline‐Chitosan Supported Nano Silver Composites with Tunable Surface Structure and Catalytic Activity
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Surface and interface engineering of heterogeneous catalysts requires an understanding of structure‐activity relationships to enhance catalytic activity and selectivity. Herein, we elaborate on the role of (bio)polymer supports on catalytic activity in polyaniline‐chitosan nanocomposites (NCs) that contain Ag nanoparticles (Ag@PNI‐ (x) ‐CHT). These NCs can be tailored to enhance selectivity in reductive transformations of model dyes: methylene blue (MB) and p ‐nitrophenol (PNP). Adjusting the composition (x) of the (bio)polymer fraction is shown to regulate the catalyst structure, stability, activity, and selectivity. The findings herein underscore the critical role of chitosan content and surface modification in governing the interaction with the dye to yield improved catalyst performance and selectivity. The greater Langmuir binding affinity ( K L = ∼68 L mmol −1 ) and monolayer adsorption capacity ( q m = 0.63 mmol.g −1 ) of Ag@PNI‐ (25) ‐CHT with MB versus PNP reveal that modification of catalysts with chitosan led to surface accumulation of hydrophilic substrates onto the catalyst. Greater catalyst activity parallels the greater rate constant and values of K L between the catalyst with dyes, and higher q m values correlate with enhanced catalytic performance. The structure‐property relationships reveal a unique reduction mechanism for MB over the PNP dye system, wherein polyaniline serves as the surface‐active reduction site.
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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 ».