MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2044197877 · doi:10.1021/ie010500g

Control of Particle Size Distributions in Emulsion Semibatch Polymerization Using Mid-Course Correction Policies

2002· article· en· W2044197877 sur OpenAlexaff
Jesus Flores‐Cerrillo, John F. MacGregor

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMineral Processing and Grinding
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmulsion polymerizationEmulsionNucleationParticle (ecology)Particle-size distributionParticle sizeMaterials scienceProcess (computing)Process engineeringPolymerController (irrigation)Process controlChemical engineeringPolymerizationComputer scienceBiological systemThermodynamicsPhysicsComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The manufacture of emulsion polymers with broad and bimodal particle size distribution (PSD) through in situ particle nucleation in semibatch reactors is difficult because of the sensitivity of particle nucleation phenomena to variations in reactor conditions, impurities, and surfactant and initiator properties. In this paper, we present several control strategies based on the use of readily available online and offline measurements to predict the final PSD and, if necessary, to compute mid-course corrections. Partial least squares (PLS) models are used to extract the necessary information from different sets of measurements, to predict the final PSD, and to define a control region, outside of which mid-course control actions are deemed necessary. Using a simulated styrene emulsion polymerization process as an example, these control strategies are shown to be highly effective and very practical for industrial implementation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations109
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIndustrial & Engineering Chemistry ResearchMême sujetMineral Processing and GrindingTravaux en français237 207