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Enregistrement W1988185176 · doi:10.1021/ie048957o

Mathematical Model and Parameter Estimation for Gas-Phase Ethylene Homopolymerization with Supported Metallocene Catalyst

2005· article· en· W1988185176 sur OpenAlex
Bo Kou, Kimberley B. McAuley, Cheng‐Chih Hsu, D. W. Bacon, K. Zhen Yao

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer crystallization and properties
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetalloceneEthyleneEstimation theoryPost-metallocene catalystWork (physics)Experimental dataPhase (matter)Materials scienceCatalysisBiological systemThermodynamicsPolymerizationChemistryComputer scienceMathematicsAlgorithmStatisticsOrganic chemistryPhysicsPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A dynamic model for gas-phase ethylene homopolymerization using a supported metallocene catalyst is developed in this work. A single-site model was first developed, with model parameters estimated from measurements from 11 experimental runs in a semibatch laboratory-scale reactor. Estimability analysis techniques were applied to aid in the parameter estimation. Although the single-site model provided good fits for both the polymerization rate and hydrogen concentration, it failed to accurately predict the molecular weight data and its distribution. Sequentially, a simplified two-site model was built to improve model predictions. The two-site model, which used three additional parameters, showed significant improvements over the single-site model. The two-site model was validated using the data from two extra experimental runs, which were not employed in the parameter estimation process. Most of the model predictions fall within the 95% confidence intervals of the experimental data.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,399
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,247 · 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