Quantifying the Level of Intermacromolecular Interactions in Ethylene–Propylene Copolymers by Using Pyrene Excimer Formation
Notice bibliographique
Résumé
A unique methodology based on fluorescence measurements is introduced to quantitatively measure the actual level of interpolymeric association between ethylene–propylene (EP) copolymers used as viscosity index improvers (VIIs) in engine oils. To this end, two EP copolymers, one amorphous (EP(AM)) and the other semicrystalline (EP(SM)), were maleated and then fluorescently labeled with 1-pyrenemethylamine and 2-(2-naphthyl)ethylamine to yield Py-EP and Np-EP, respectively. Successful maleation and fluorescence labeling were confirmed by Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy. The level of crystallinity of the EP copolymers was inferred from FTIR, carbon nuclear magnetic resonance ( 13 C NMR), and differential scanning calorimetry (DSC) experiments. The solution behavior of the EP copolymers was characterized by conducting intrinsic viscosity measurements as a function of temperature to define the temperature range where fluorescence studies should be conducted. Fluorescence resonance energy transfer (FRET) experiments were used to demonstrate the existence of interpolymeric associations, but a quantitative measure of the actual level of association, such as the molar fraction of interpolymeric interaction ( f inter ) between EP copolymers, could not be determined by FRET. However, taking advantage of the fact that the fluorescence intensity ratio I E / I M of excimer-to-monomer is directly proportional to the local pyrene concentration [Py] loc of a pyrene-labeled polymer, a quantitative measure of the actual level of intermolecular association was obtained by measuring the I E / I M ratio. Results showed that f inter of pyrene-labeled EP(SM) increased upon decreasing the temperature and increasing the polymer concentration as would have been expected from such a polymer. This result suggests that pyrene excimer formation provides a reliable method to quantitatively determine f inter for EP copolymers used as VIIs, an information which is otherwise difficult to extract from standard FRET experiments.
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 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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».