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Enregistrement W2284982790 · doi:10.1021/acssuschemeng.5b01708

Engineering Green Lubricants II: Thermal Transition and Flow Properties of Vegetable Oil-Derived Diesters

2016· article· en· W2284982790 sur OpenAlexafffund
Latchmi Raghunanan, Suresh S. Narine

Notice bibliographique

RevueACS Sustainable Chemistry & Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLubricants and Their Additives
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaIndustry CanadaTrent UniversityGrain Farmers of Ontario
Mots-clésIntramolecular forceGlass transitionChemistryDiolViscositySteric effectsPolymer chemistryThermodynamicsOrganic chemistryMaterials sciencePolymerComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Six homologous series of linear aliphatic diesters were prepared from commonly available fatty acids (chain lengths 10–22 carbons) and diols (chain lengths, n, 2–10 carbons). The thermal transition and flow properties are presented as functions of their molecular structures, namely chain length, symmetry, end group interactions, and saturation. Predictive relationships between the total chain length of the diesters and their characteristic thermal transition temperatures were obtained. The thermal transition temperatures were affected by intramolecular steric repulsion of the ester groups at small diol chain lengths ( n ≤ 4) and by the odd–even effect associated with large diol chains ( n > 4), allowing for further refinement of the crystallization and melting prediction models. All of the diesters presented Newtonian flow behavior above their melting points, making them particularly suitable for use in lubricant formulations and other flow-dependent applications. The influence of mass on the viscosity was significantly greater than any other structural feature of the linear aliphatic molecules. Viscosity scaled predictably with total chain length, from ∼6 mPa·s for the smallest diester to ∼41 mPa·s for the largest diester at 40 °C. This range is significantly larger than that accessible to native vegetable oils (33–66 mPa·s at 40 °C), affording a vastly improved application range for biobased materials.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,144
Écart entre enseignants0,140 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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