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Enregistrement W4415468669 · doi:10.26434/chemrxiv-2025-mmcv4

From Batch to Flow Plasmon Catalysis: Revealing Mass Transport Limits inAu@Pd Nanocatalysts for Suzuki Coupling

2025· article· W4415468669 sur OpenAlexaff
Mariia Erzina, Darya E. Votkina, Elena Miliutina, Oleg Gorin, Malek Y. S. Ibrahim, David Köpfler, Tobias Friedl, Christian Koller, Junais Habeeb Mokkath, Mufasila Mumthaz Muhammed, Markus Valtiner, Oleksiy Lyutakov, Olga Guselnikova

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensRedlen Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesRussian Science FoundationAustrian Science Fund
Mots-clésPlasmonFlow chemistryMass transferBatch processingNanomaterial-based catalystFlow (mathematics)Electron transferNanoshellBatch reactor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plasmonic catalysis, as a powerful tool for synthetic transformations, has the potential to impact wide-scale applications by converting solar light into energy for chemical reactions. Current studies are limited to mL-scale batch reactors with mg-level nanocatalysts, lacking feasibility at common laboratory and industrially configurations. To overcome this limitation, transition of plasmonic chemistry from batch to flow mode is foreseen, however, there is a lack of understanding of how plasmon-driven processes couple with mass transport. To address this, we designed plasmonic catalysts for a flow system within tens of mL scale employing gram-scale Au@PdNPs-Al 2 O 3 nanostructures in a flow reactor. Using Suzuki cross-coupling as a model reaction, we showed that flow mode for Au@PdNPs-Al 2 O 3 increases reaction rate, time to full conversion and apparent quantum yield (AQY) ×3 times compared to batch mode and overperform previously reported ones. Fluid dynamic simulations showed critical effect of residence times of nanocatalyst–reactant complexes under illumination to product yield. This was consistent with photocurrent measurements, revealing electron transfer efficiency is enhanced under increased mass transport conditions. Unlike prior studies that primarily emphasized the carrier dynamic within metal–metal/semiconductor heterojunctions (e.g., Au/Pd) in batch mode, our flow system demonstrates that efficient carrier transfer to reactants is critical for achieving high TON and AQY. This work provides the first framework for translating plasmonic catalysis into flow, offering design principles for future light-driven chemical processes beyond conventional batch mode.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
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