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Enregistrement W1994579080 · doi:10.1002/aic.11714

Model development for semicontinuous production of ethylene and norbornene copolymers having uniform composition

2009· article· en· W1994579080 sur OpenAlexaff
Shaojie Liu, Kun Cao, Zhen Yao, Bo‐Geng Li, Shiping Zhu

Notice bibliographique

RevueAIChE Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer crystallization and properties
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComonomerCopolymerNorborneneEthyleneComposition (language)PolymerizationMaterials sciencePolymer chemistryChemical engineeringChemical compositionChemistryThermodynamicsOrganic chemistryCatalysisPhysicsPolymerComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Terminal and penultimate models for controlling copolymer composition distribution (CCD) in ethylene and norbornene (NB) copolymerization were developed by taking into account the variation of active site concentration with the initial comonomer ratio. The models were validated by batch polymerization experimental data. The terminal model gave better correlation with the composition data whereas the penultimate model had a better fit to the rate data. The terminal model was then used to design NB feeding policies in semicontinuous processes for targeted CCD profiles. Based on the model results, a series of ethylene‐NB copolymers with various NB contents were prepared. With the same NB content, the semicontinuous process produced a uniform composition, whereas the batch process yielded broad CCD. The batch samples had lower T g values and broader transition ranges, even yielded crystalline materials. In contrast, the semicontinuous samples overcame the disadvantages. © 2009 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 2009

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 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,253

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)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,227 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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