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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 OpenAlexaff
Bo Kou, Kimberley B. McAuley, Cheng‐Chih Hsu, D. W. Bacon, K. Zhen Yao

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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

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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations64
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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