High-Throughput Analysis in Catalysis Research Using Novel Approaches to Transmission Infrared Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
This study has demonstrated that high-throughput FTIR transmission measurements using a newly designed array-based support formed using silicon wells and a silicon wafer is a very useful and robust tool for the characterization of polymer composition for combinatorial materials research. The comonomer content in copolymers can be measured accurately with a fully automated throughput of >300 samples/day (8 h). The transmission measurement is more robust, reliable, and easier to automate than other spectroscopic methods. The support itself provides excellent resistance to aggressive organic solvents at elevated temperatures and allows the unattended deposition and preparation of polymer films for infrared analysis. Because of the excellent durability of the support with respect to the solvent, the support can be rinsed and reused many times. This high-throughput approach to infrared transmission spectroscopy can be used for measuring a wide array of polymer characteristics: vinyl content, geometrical isomers, crystallinity, and tacticity. As well, this IR approach can be used to predict the oxidative stability of the antioxidant packages. Because the support provides a means of containing hot polymer solutions while the solvent evaporates, the support is also suitable for high-throughput nanoindentation methods for the determination of modulus and other physical properties of the polymer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».