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Enregistrement W2001012460 · doi:10.1002/app.25527

Influence of support friability and concentration of α‐olefins on gas‐phase ethylene polymerization over polymer‐supported metallocene/methylaluminoxane catalysts

2007· article· en· W2001012460 sur OpenAlexaff
Hassan Hammawa, Sieghard E. Wanke

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueOrganometallic Complex Synthesis and Catalysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComonomerMethylaluminoxaneMetalloceneFriabilityCatalysisPolyethylene1-HexeneEthyleneMaterials sciencePolymer chemistryTacticityLinear low-density polyethylenePost-metallocene catalystPolymerizationPolymerNuclear chemistryOrganic chemistryChemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The effects of support friability (Φ) and ethylene/comonomer ratios were investigated over supported metallocene/methylaluminoxane catalysts prepared with nine different porous polymeric supports and various comonomer concentrations with a 2‐L reactor operated in the semibatch gas‐phase mode at 80°C and 1.4 MPa. Φ of the supports was measured with a newly devised method. The performance of the supported catalysts depended on support Φ as follows. The average homopolymerization activities varied from less than 6 t of polyethylene (PE) (mol of Zr)−1 h−1 for low‐Φ catalysts to 10–20 t of PE (mol of Zr)−1 h−1 for moderate‐Φ catalysts and up to 100 t of PE (mol of Zr)−1 h−1 for the high‐Φ catalysts. The presence of 1‐hexene and propylene comonomers increased the activity of the low‐Φ catalysts by up to 20‐fold and 50‐fold, respectively; that is, there were very marked comonomer effects. Activity enhancement by 1‐hexene was less than 3‐fold for the moderate‐Φ catalysts, whereas the high‐Φ catalysts showed little activity enhancement. Sometimes, 1‐hexene even resulted in activity reductions. Very different particle morphologies were obtained with the catalysts of different Φ's. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci 104: 514–527, 2007

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,252 · 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'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

Citations37
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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