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Enregistrement W1995957430 · doi:10.1002/pola.20705

Kinetic behavior of ethylene/1‐hexene copolymerization in slurry and solution reactors

2005· article· en· W1995957430 sur OpenAlexaff
Long Wu, Naiyu Bu, Sieghard E. Wanke

Notice bibliographique

RevueJournal of Polymer Science Part A Polymer Chemistry · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCarbon dioxide utilization in catalysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlurryActivation energyCatalysisCopolymerChemistryEthylenePolymerizationPolymer chemistryPolymerChemical engineeringMaterials sciencePhysical chemistryOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The copolymerization of ethylene and 1‐hexene over a spherical polymer/MgCl 2 ‐supported TiCl 4 catalyst was studied as a function of the polymerization temperature from 40 to 100 °C in a slurry reactor and from 120 to 200 °C in a solution reactor with triethylaluminum (TEA) as a cocatalyst (1.0–6.8 mmol). The activities increased from 40 to 80 °C and then declined monotonically with increases in the temperature during the slurry and solution polymerizations. The kinetic behavior in the slurry and solution operations was described by the same rate expression. The modeling results indicated that the catalyst had at least two different types of catalytic sites; one site was responsible for the acceleration–decay nature of the activity profiles, whereas the second site resulted in long‐term activity. The apparent activation energy for site activation in the slurry operation was 69.9 kJ/mol; no activation energies for site activation could be estimated for the solution operation because the activation process was essentially instantaneous at the higher temperatures. The activation energies for deactivation were 100.3 kJ/mol for the slurry operation and 31.2 kJ/mol for the solution operation. The responses to TEA were similar for the slurry and solution operations; the rates increased with increasing amounts of TEA between 1.0 and 3.4 mmol and then decreased with larger amounts of TEA. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. J Polym Sci Part A: Polym Chem 43: 2248–2257, 2005

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,849

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations12
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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