MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2037739985 · doi:10.1021/ie7017564

Effect of Catalysts Supporting on Tandem Polymerization of Ethylene Stock in Synthesis of Ethylene−1-Hexene Copolymer

2008· article· en· W2037739985 sur OpenAlexaff
Junwei Zhang, Hong Fan, Bo‐Geng Li, Shiping Zhu

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueOrganometallic Complex Synthesis and Catalysis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCopolymerEthylene1-HexeneLinear low-density polyethyleneBranching (polymer chemistry)CatalysisPolymer chemistrySelectivityPolyethyleneDifferential scanning calorimetryPolymerPolymerizationHexeneHomogeneous catalysisMaterials scienceChemistryChemical engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ethylene−1-hexene copolymers were synthesized with a tandem catalysis system consisting of a new trimerization catalyst ( 1 ), bis(2-dodecylsulfanylethyl)amine−CrCl 3, and a copolymerization catalyst ( 2 ), Et(Ind) 2 ZrCl 2 . Catalysts 1 and 2 were supported on silica particles, and the effects of different supporting strategies on trimerization selectivity, 1-hexene incorporation efficiency, and copolymerization activity were studied and compared to the homogeneous system. It was found that the supported 1 trimerized ethylene with a similar selectivity (>99%) but one-quarter of the activity of the homogeneous 1 . The supported 2 gave 40% 1-hexene incorporation efficiency and one-third of the copolymerization activity of the homogeneous 2 . The tandem action of the supported 1 and 2 yielded linear low-density polyethylene (LLDPE) materials that contained only C4 side-chains. The dual supported system had activities at a 10 7 g/(mol Zr h) level, in the same order of the homogeneous counterpart. Adjusting the Cr/Zr ratio yielded various branching densities and, thus, melting temperatures of the resulting polymers. The samples prepared with the supported 2 exhibited broad differential scanning calorimetry (DSC) curves, probably due to multiple active sites.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,267 · 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.

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

Citations17
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIndustrial & Engineering Chemistry ResearchMême sujetOrganometallic Complex Synthesis and CatalysisTravaux en français237 207