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Enregistrement W2049440399 · doi:10.1021/ie049615l

Monte Carlo Simulation of Long-Chain Branched Polyolefins Made with Dual Catalysts:  A Classification of Chain Structures in Topological Branching Families

2004· article· en· W2049440399 sur OpenAlexaff
Leonardo C. Simon, João B. P. Soares

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueOrganometallic Complex Synthesis and Catalysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBranching (polymer chemistry)Monte Carlo methodChain (unit)CatalysisLong chainPolymer chemistryMaterials scienceMolar mass distributionTopology (electrical circuits)ChemistryPolymer scienceOrganic chemistryPolymerPhysicsMathematicsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The production of polyolefins by use of two single-site catalysts, where one of the catalysts forms linear chains only (linear catalyst) and the other makes linear and long-chain branched chains (LCB catalyst), is an attractive route to control the molecular architecture of branched polyolefins. For modeling purposes, these chains can be conveniently divided into families containing different numbers of long-chain branches per chain. However, when the number of long-chain branches per chain is higher than three, there is more than one possible chain topology for each family; that is, highly branched families have several family members. In this paper, we developed a Monte Carlo model to describe how the fraction and molecular weight distribution of these family members vary as a function of the ratio of linear to LCB catalyst used during polymerization.

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)0,001
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 enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,304
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

Citations19
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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