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Enregistrement W7081908789 · doi:10.11159/iccpe25.142

Optimizing Solvent Conditions for Reduced-Time Solvothermal Synthesis of Ti-MIL-125

2025· article· en· W7081908789 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHacettepe ÜniversitesiTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu
Mots-clésSolvothermal synthesisSolventProcess (computing)NanoparticleCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Titanium(IV)-based metal-organic frameworks (MOFs), particularly the highly porous and photo-catalytically active Ti-MIL-125 structure, exhibit significant potential for diverse applications.Conventional solvothermal methodologies often require prolonged synthesis times resulting with a wider particle size range, which poses a limitation for implementation in two-phase microfluidic systems allowing for production of monodispersed smaller particles.This study investigates the influence of different solvent systems on the nucleation and crystallization kinetics of Ti-MIL-125 to achieve reduced synthesis times.While n-methyl-2-pyrrolidone (NMP) as a solvent allowed for temperature-dependent crystallization with optimal results at 220 °C, it did not facilitate substantial time reduction.Incorporation of glycerol to elevate the solution boiling point and allow for use of higher synthesis temperatures without the solvent evaporating, resulted in a deceleration of nucleation kinetics, attributed to the augmented viscosity of the synthesis medium.A ternary solvent mixture of NMP, n,n-dimethylformamide (DMF), and methanol significantly accelerated the synthesis, achieving wellcrystalline Ti-MIL-125 at a lower temperature of 162 °C and a reduced residence time of 4 hours.These findings highlight the critical role of solvent selection and its impact on diffusion and precursor assembly, providing valuable insights for optimizing Ti-MIL-125 synthesis, particularly for production in droplet-based microfluidic platforms.

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 seuil0,003

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,203 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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