Quantitative determination of short‐chain branching content and distribution in commercial polyethylenes by thermally fractionated differential scanning calorimetry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A method for rapid quantitative analysis of the content and distribution of short chain branching (SCB) for α‐olefin/ethylene copolymers based on thermally fractionated DSC is presented. Eight commercial polyethylenes, four made with conventional Ziegler‐Natta catalysts and four made with metallocene catalysts, were analyzed by differential scanning calorimetry (DSC), after having been thermally segregated by successive nucleation annealing (SNA). The polyethylenes were also analyzed by temperature rising elution fractionation (TREF) and carbon‐13 nuclear magnetic resonance ( 13 C‐NMR). The SNA‐DSC procedure segregates polyethylenes according to methylene sequence lengths (MSL). The relationship between DSC melting temperature and SCB content was obtained by calibration with linear hydrocarbons; TREF results were not used in the SNA‐DSC calibration. Deconvolution of the SNA‐DSC endotherms yielded estimates of the average SCB contents and SCB distributions. The SCB contents obtained from the SNA‐DSC for linear low density polyethylenes agreed very well with the SCB contents obtained by 13 C‐NMR and TREF, and the SCB distributions measured by SNA‐DSC were very similar to those obtained by TREF. The SCB contents obtained by SNA‐DSC for ultra‐low density polyethylenes, made with metallocene catalysts, were about 20% lower than the values obtained by 13 C‐NMR; the values obtained by TREF were even lower.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle