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Enregistrement W1977470456 · doi:10.1021/ma048908n

Theoretical Study of the Copolymerization of Ethylene and Propylene by a Heterogeneous Ziegler−Natta Catalyst

2004· article· en· W1977470456 sur OpenAlexaff
Michael Seth, Tom Ziegler

Notice bibliographique

RevueMacromolecules · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueOrganometallic Complex Synthesis and Catalysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCopolymerEthylenePolymer chemistryPolymerSteric effectsEthylene propylene rubberCatalysisMonomerChemistryZiegler–Natta catalystPolymerizationMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The copolymerization of ethylene and propylene by a heterogeneous Ti/MgCl 2 Ziegler−Natta catalyst is studied with density functional theory calculations. One particular model of an active site, the so-called “TiCl 3 -based slope site”, is looked at in detail. The influence of the previous monomer insertion is allowed for by examining sites where the growing polymer chain is modeled by a methyl, propyl, isobutyl, and 2-butyl group. Propylene is found to form a more stable π-complex with the active site than ethylene. Propylene is also found to have a lower barrier to insertion into the Ti−C bond than ethylene in most instances and to prefer to insert in a 1−2 orientation rather than a 2−1 orientation. The relative height of the insertion barriers of ethylene and propylene is in contradiction to experimentally observed copolymer compositions. Increasing steric bulk of the polymer chain disfavors propylene insertion relative to ethylene insertion and 1−2 propylene insertion relative to 2−1 insertion. Some of the insertion reactions examined are shown to be significantly stereoselective due to the interaction of propylene and the growing polymer chain. Despite these stereoselective reactions, the active site modeled here will not produce tactic polymer except under some special circumstances which are outlined.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations36
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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