Mechanisms of branch formation in metal‐catalyzed ethene polymerization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Branches are an important aspect of the structure of real polyethylene. Branches can be short (Me, Et) or longer; long‐chain branches (LCB, >100 carbons), in particular, are important because they can have a dramatic effect on polymer properties. In this review, we summarize mechanistic information from organometallic and computational chemistry and use this to examine the most probable sources of each type of branch. Short branches can be introduced deliberately by copolymerization with an α‐olefin (possibly formed in situ from ethene). Me branches may be formed by one‐carbon chain walking and propagation, and/or from insertion of an oligomer/macromer in an MMe bond formed via chain transfer to the cocatalyst [Me3Al or methylaluminoxane (MAO)]. Et branches are most likely formed through β‐hydrogen transfer to ethene, followed immediately by reinsertion of the newly formed macromer. LCBs have usually been ascribed to reinsertion of macromers. However, certain catalysts exhibit LCB formation patterns that are hard to reconcile with this model, and a ‘two‐monomer’ model was recently proposed to explain the observations for these systems. In this review, we present an alternative explanation (chain walking) that would fit the same facts for these catalysts. © 2011 John Wiley & Sons, Ltd. This article is categorized under: Structure and Mechanism > Molecular Structures
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».