Polypropylene Made with In‐Situ Supported Me<sub>2</sub>Si(Ind)<sub>2</sub>ZrCl<sub>2</sub> and Me<sub>2</sub>Si(2‐Me‐Ind)<sub>2</sub>ZrCl<sub>2</sub> Catalysts: Properties Comparison
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Summary: Propylene homopolymerizations were carried out using Me2Si(Ind)2ZrCl2 and Me2Si(2‐Me‐Ind)2ZrCl2, MAO‐modified silica, and common alkylaluminum cocatalysts. Supported catalysts were prepared by the in‐situ immobilization technique. The effect of the type and concentration of alkylaluminum on propylene polymerization was evaluated using TEA (triethylaluminum), IPRA (isoprenylaluminum), and TIBA (triisobutylaluminum) as cocatalysts. The polymers were analyzed by gel permeation chromatography (GPC), differential scanning calorimetry (DSC), and scanning electronic microscopy (SEM). The effect of the type and concentration of alkylaluminum on the melting temperature and the molar mass of the polypropylene was the same for both catalysts. The polymers made with in‐situ supported catalyst had lower melting points and, in almost all polymerization conditions, higher molar masses than those produced by homogeneous polymerization. Polypropylene samples made with Me2Si(2‐Me‐Ind)2ZrCl2 had higher melting temperatures and molar masses than those made with Me2Si(Ind)2ZrCl2. SEM micrographs showed that the polymers obtained with in‐situ supported systems had a well‐defined morphology, confirming that the polymerization indeed took place onto the silica support. SEM micrographs of polypropylene particles obtained with Me2Si(2‐Me‐Ind)2ZrCl2 in the presence of IPRA. magnified image SEM micrographs of polypropylene particles obtained with Me2Si(2‐Me‐Ind)2ZrCl2 in the presence of IPRA.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».