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Enregistrement W2029749546 · doi:10.1002/app.20574

A kinetic investigation of the <i>in situ</i> polymerization of methyl methacrylate under supercritical fluid CO<sub>2</sub> conditions using high‐pressure DSC

2004· article· en· W2029749546 sur OpenAlexaff
Shiying Lu, Zhiyi Zhang, A. Victoria Nawaby, Michael Day

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCarbon dioxide utilization in catalysis
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupercritical fluidPolymerizationKineticsMethyl methacrylateIsothermal processActivation energyKinetic energyPolymer chemistryMaterials scienceDegree of polymerizationOrder of reactionSolventChemistryThermodynamicsReaction rate constantPhysical chemistryPolymerOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The polymerization kinetics of methyl methacrylate (MMA) under supercritical fluid CO 2 was studied by using high‐pressure DSC. The results indicate that CO 2 can significantly reduce the cage effect and improve the chain propagation reactions, with the observed solvent‐like effects being enhanced by increased CO 2 pressures. The polymerization of MMA under isothermal conditions and 56 atm of CO 2 was characterized by a first‐order kinetic rate expression over the conversion range 20–80%. The apparent activation energy for the reaction was found to be 51.6 kJ/mol, which is less than the value reported under ambient conditions (68.2 kJ/mol). The polymerization kinetics were also evaluated under nonisothermal conditions. © 2004 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci 93: 1236–1239, 2004

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)0,001
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,521

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations7
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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