Dynamic Monte Carlo Simulation of Atom‐Transfer Radical Polymerization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Summary: A dynamic Monte Carlo model was developed to simulate atom‐transfer radical polymerization (ATRP). The algorithm used to describe the polymerization includes activation, deactivation, propagation, chain transfer, and termination by combination and disproportionation reactions. Model probabilities are calculated from polymerization kinetic parameters and reactor conditions. The model was used to predict monomer conversion, average molecular weight, polydispersity and the complete molecular weight distribution at any polymerization time or monomer conversion. The model was validated with experimental results for styrene polymerization and compared with simulation results from a mathematical model that uses population balances and the method of moments. The simulations agree well with experimental and theoretical results reported in the literature. We also investigated the control volume size and number of iterations to reduce computation time while keeping an acceptable noise level in the Monte Carlo results. Comparison of the chain length distribution of polystyrene made with ATRP and conventional free radical (CFR) polymerization at 50% conversion. The initiator to monomer ratios are 1:100 (ATRP left peak), 1:500 (ATRP right peak), and 1:1000 (CFR). magnified image Comparison of the chain length distribution of polystyrene made with ATRP and conventional free radical (CFR) polymerization at 50% conversion. The initiator to monomer ratios are 1:100 (ATRP left peak), 1:500 (ATRP right peak), and 1:1000 (CFR).
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».