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Enregistrement W2156995898 · doi:10.1002/app.12555

Simulation of continuous solid‐phase polymerization of nylon 6,6. III. Simplified model

2003· article· en· W2156995898 sur OpenAlexaff
K. Zhen Yao, Kimberley B. McAuley, E. Keith Marchildon

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer crystallization and properties
Établissements canadiensDuPont (Canada)Queen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolymerMass transferPolymerizationMaterials scienceThermodynamicsHeat transferMechanicsPhase (matter)Partial differential equationPolymer chemistryPhysicsMathematicsComposite materialMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Solid‐phase polymerization (SPP) reactors are used to increase the degree of polymerization (DP) during nylon 6,6 production. In previous articles, a reactor model with partial differential equations (PDEs) in time and two spatial dimensions was developed to describe dynamic changes in polymer property profiles (DP, temperature, and moisture content) over the height of the reactor and within the polymer particles. In the current article, a simplified model is developed by deriving appropriate expressions for heat‐ and mass‐transfer coefficients and performing a lumped heat‐ and mass‐transfer analysis. Using this approach, the radial dimension is removed from the PDEs, so that the effort required to solve the model equations is substantially reduced. Predictions of the complex and simplified models are compared through simulation of two different start‐up processes. Good agreement between simplified and complex models is obtained, indicating that the simplified model can be used in place of the complex model if the polymer properties profiles within individual particles are not of particular concern to the model user. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci 89: 3701–3712, 2003

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 enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,518

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations22
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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