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Calculating molecular weight distributions in emulsion polymerization under conditions of diffusion limited chain transfer

2000· article· en· W1975991718 sur OpenAlexaff
Michael F. Cunningham, J. W.

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Polymer Synthesis and Characterization
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolymerEmulsion polymerizationDiffusionChain transferMolar mass distributionPolymerizationEmulsionThermodynamicsTransfer agentWork (physics)Molecular diffusionMaterials scienceMonomerChemistryPolymer chemistryRadical polymerizationOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When highly reactive chain transfer agents with low water solubilities (e.g., long chain thiols) are used in emulsion polymerizations, transport of the chain transfer agent (CTA) from the monomer droplets to the polymer particles can become diffusion limited. Consequently, the concentration of CTA in the particles is lower than expected, resulting in apparent transfer constants that can be much lower than the actual transfer constants obtained from studies with homogeneous systems such as bulk or solution. Furthermore, molecular weights will be greater than those obtained in homogeneous systems with the same overall concentration of CTA. There are currently no techniques or methodologies available for predicting molecular weight distributions when the transport of CTA is diffusion limited. Apparent transfer constants may be used but they are typically restricted to a given system and operating conditions. In this work, we describe how the actual CTA concentration in the polymer particles can be estimated through analysis of instantaneous molecular weight distributions. This information is then used to calculate the cumulative molecular weight distribution during the polymerization. Comparisons with experimental molecular weight distributions validate the essential correctness of the approach, but also highlight potential problems. The extension of the approach to online applications is discussed. © 2000 John Wiley & Sons, Inc. J Appl Polym Sci 78: 217–227, 2000

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 GPT0,230
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations14
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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