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Enregistrement W2613831953 · doi:10.1002/mren.201700002

Mathematical Modeling of Nylon 6/6,6 Copolymerization: Beneficial Influence of Comonomers on Degree of Polymerization in Batch Reactor

2017· article· en· W2613831953 sur OpenAlex
Fei F. Liu, James M. Hurley, Neeraj P. Khare, Kimberley B. McAuley

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Reaction Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCaprolactamCopolymerAdipic acidPolymer chemistryHydrolysisNylon 6PolymerizationMonomerCondensation polymerMaterials sciencePolymerChemistryChemical engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A model is developed for hydrolytic copolymerization of caprolactam with hexamethylene diamine (HMD) and adipic acid (ADA) in a batch reactor to produce nylon 6/6,6 copolymer. The reaction mechanism includes hydrolysis of caprolactam and cyclic dimer, polycondensation, polyaddition, transamidation, and ring formation via end biting and back biting. The catalyzing effect of carboxyl groups is accounted for using kinetic parameters from the literature. Model predictions are compared with low‐temperature literature data before simulating reactor conditions of industrial interest. The model predicts a higher degree of polymerization (DP) for nylon 6/6,6 copolymer compared to nylon 6 and 6,6 homopolymers produced using the same reactor conditions. Dynamic changes in concentrations of water, caprolactam, HMD, ADA, and end groups are tracked and used to explain the positive influence of comonomers on reaction rates and DP. Insights gained from this model will form a useful basis to build future models of continuous industrial reactors. 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.

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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,569

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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,208 · 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