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Enregistrement W2048853969 · doi:10.1080/15583724.2013.776586

Homogeneous Hydrogenation Art of Nitrile Butadiene Rubber: A Review

2013· review· en· W2048853969 sur OpenAlexaff
Hui Wang, Lijuan Yang, Garry L. Rempel

Notice bibliographique

RevuePolymer Reviews · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Nanocomposites and Properties
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolybutadieneNatural rubberMaterials scienceElastomerHomogeneousNitrile rubberCatalysisPolystyreneCopolymerPolymerHomogeneous catalysisPetrochemicalNitrilePolymer scienceChemical engineeringPolymer chemistryComposite materialOrganic chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogenation of nitrile butadiene rubber (NBR) is an important research topic in the field of chemical modification of unsaturated polymers. This review provides an overview of the fundamental data, challenges, and recent advances in the research area of homogeneous hydrogenation of NBR. Besides NBR and its hydrogenation product HNBR, some other important elastomers such as styrene butadiene rubber (SBR), polybutadiene rubber (BR), polystyrene-b-polybutadiene-b-polystyrene (SBS block copolymer), and natural rubber (NR) were also involved for the related hydrogenation reactions and characterization. A brief comparison of hydrogenation catalysts including the heterogeneous and homogeneous catalysts was first conducted and the importance of rhodium (Rh) complex catalysts for homogeneous hydrogenation of elastomers was addressed. This article continued to discuss the reaction pathways for realization of the homogeneous hydrogenation of NBR. This was followed by an examination of the microstructures and characterization techniques of NBR and HNBR. After that the recovery/recycle of precious metal catalysts from the reaction substrate, which have been drawing much attention from industrial manufacturers, was reviewed and highlighted in this article. The applications of HNBR were then summarized. In the end, future research directions were suggested.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations126
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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