Optimizing Solvent Conditions for Reduced-Time Solvothermal Synthesis of Ti-MIL-125
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 ».