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Enregistrement W2530130670 · doi:10.1002/mats.201600060

Molecular Weight Distribution of Ethylene/1‐Olefin Copolymers: Generalized Bimodality Criterion

2016· article· en· W2530130670 sur OpenAlexaff
Charut Vichitlimaporn, Siripon Anantawaraskul, João B. P. Soares

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Theory and Simulations · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer crystallization and properties
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesKasetsart University
Mots-clésBimodalityPolymerMolar mass distributionCopolymerRheologyMaterials sciencePolymer chemistryOlefin fiberMass fractionFraction (chemistry)Polymer scienceThermodynamicsMathematicsChemistryComposite materialChromatographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two single‐site‐type metallocene catalysts can be combined to produce polymers with well‐controlled and broad molecular weight distributions (MWD). As polyolefins with unimodal and bimodal MWDs have different mechanical and rheological properties, a criterion to determine whether a system of two single‐site‐type catalysts produces polymers with unimodal or bimodal distributions is useful for product development and property optimization. In this work, a generalized MWD bimodality criterion is developed and represented as a comprehensive 3D map. The proposed criterion is validated with both simulated and previously reported experimental data. The effect of number average chain length and mass fraction on MWD bimodality criteria are also examined. The results show that unimodal MWDs are more likely to be observed when the mass fraction of one of the copolymers is much higher than the other and when both copolymers have similar average chain lengths. image

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)0,000
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 enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,839

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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