Determination of the Percentage of Homopolymer Component in Ziegler/Natta Catalyst Linear Low-Density Polyethylene Resins Using High-Temperature Cell Fourier Transform Infrared and Partial Least Squares Quantitative Analysis Technique
Notice bibliographique
Résumé
A new method for the determination of the percentage of homopolymer component, using high-temperature cell Fourier transform infrared (FT-IR) by partial least squares (PLS) quantitative analysis technique, was developed and applied to Ziegler Natta linear low-density polyethylene (LLDPE). The method is based on the IR spectrum changes between the 730 cm(-1) band and 720 cm(-1) band at the temperature of 110 degrees C, which is near the melting point of the polyethylene. The HD % (the percentage of high-density component, i.e., the percentage of homopolymer component) results obtained by CTREF (CRYSTAF in TREF mode) technique are used as the input data together with the respective FT-IR spectra for PLS analyses to establish a calibration curve. The PLS quality is characterized by a correlation coefficient of 0.997 (cross-validation) using four factors and a root mean square error of calibration (RMSEC) of 0.772. The HD% of the unknown can then be predicted by the PLS software from the unknown FT-IR spectrum. A control resin was tested seven times by CTREF and FT-IR. The HD% of the control resin was 28.59+/-0.88% by CTREF and 29.05+/-2.37% by FT-IR. It was found that the method was applicable for the same comonomer type of LLDPE within a melt index range and density.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».