Triple-Detector GPC Characterization and Processing Behavior of Long-Chain-Branched Polyethylene Prepared by Solution Polymerization With Constrained Geometry Catalyst
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fourteen long-chain branched (LCB) polyethylene (PE) samples were prepared by a constrained geometry catalyst. The PE samples had average branching frequencies of 0.06–0.98 branches per polymer chain, as determined by the nuclear magnetic resonance spectroscopy (13C NMR). These samples, as well as five linear PEs were characterized using a gel permeation chromatography (GPC) coupled with online three-angle laser light scattering (LS), differential refractive index (DRI), and viscosity (CV) detectors. The root mean-square radius of gyration ( 〈 r g 2 〉 1 / 2 ) , intrinsic viscosity ([η]), and molecular mass (M) of the PEs were measured for each elution fraction. Based on the comparison of the long-chain branching (LCB) PEs with their linear counterparts and the Zimm–Stockmayer equation, the distributions of long-chain branch frequency (LCBF) and density (LCBD) as function of molecular mass were estimated. It was found that although the LCBF increased with the increase of molecular mass, the LCBD showed a maximum value in the medium molecular mass range for most of the PE samples. The average LCBD data from the GPC analysis were in good agreement with the 13C NMR measurements. The rheological properties and processing behavior of these samples were also assessed. While the long chain branching showed significant effects on the modulus and viscosity, it did not improve the processing. Compared to linear PE, polymer melt flow instabilities such as sharkskin, stick-slip and gross melt fracture developed in extrusion of LCB PEs occurred at lower wall shear stresses and apparent shear rates.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».