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Enregistrement W2110620033 · doi:10.1002/app.21229

Effects of the type and concentration of alkylaluminum cocatalysts on the molar mass of polypropylene made with <i>in situ</i> supported metallocene catalysts

2005· article· en· W2110620033 sur OpenAlexaff
Fernando C. Franceschini, Tatiana T. da R. Tavares, Paula Palmeira Greco, Griselda B. Galland, João Henrique Zimnoch dos Santos, João B. P. Soares

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueOrganometallic Complex Synthesis and Catalysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethylaluminoxanePolymer chemistryMolar massPolypropylenePolymerizationMaterials sciencePost-metallocene catalystMetalloceneGel permeation chromatographyPolymerZirconiumCatalysisDifferential scanning calorimetryZiegler–Natta catalystChemistryOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Propylene homopolymerizations were carried out with rac ‐dimethylsilylenebis(indenyl)zirconium dichloride, methylaluminoxane‐modified silica, and common alkylaluminum cocatalysts. Supported catalysts were prepared by the in situ immobilization technique. The effects of the type and concentration (Al/Zr = 40–1000) of alkylaluminum on the propylene polymerization were evaluated with triethylaluminum (TEA), isoprenylaluminum (IPRA), and triisobutylaluminum (TIBA) as cocatalysts. The polymers were analyzed by gel permeation chromatography, differential scanning calorimetry, and 13 C‐NMR. The polypropylene molar mass varied according to the nature of the alkylaluminum in the following order: TIBA &gt; IPRA &gt; TEA &gt; no alkylaluminum. The polymers made with an in situ supported catalyst had lower crystallinities and melting points than the ones produced by homogeneous polymerization. The isotacticity was not affected by the polymerization conditions examined in this investigation. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci 95: 1050–1055, 2005

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations18
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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