Modeling uses and analysis of production scenarios for acrylonitrile‐butadiene (NBR) emulsions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The first part of this article discusses different partitioning options used in modeling emulsion copolymerization of acrylonitrile and butadiene for the production of acrylonitrile‐butadiene rubber (NBR) in batch and continuous reactors. It is observed that the performance of the model using different partitioning methods for estimation of monomer concentration in the different phases (i.e., droplet, aqueous and particle) would be very similar by proper selection of the different parameters of the particular partitioning method. In the second part, the effects of important aspects (during the continuous production of NBR) such as desorption and monomer soluble impurities on polymer properties are discussed. The third part of the paper focuses on procedures and benefits of different kinds of reactor start‐ups, such as starting the reactor(s) full of water, half full of water, full of “batch recipe” or empty. All of the above studies and analysis are targeted towards their effect on principal emulsion polymer characteristics such as number‐ and weight‐average molecular weights, monomer conversion, copolymer composition (bound acrylonitrile), tri‐ and tetra‐functional branching frequencies, and number and average size of the polymer particles. POLYM. ENG. SCI., 2011. © 2011 Society of Plastics Engineers
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».