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Enregistrement W2741862678 · doi:10.1002/mren.201700029

Modeling and Experimentation of RAFT Solution Copolymerization of Styrene and Butyl Acrylate, Effect of Chain Transfer Reactions on Polymer Molecular Weight Distribution

2017· article· en· W2741862678 sur OpenAlexaff
Jie Jiang, Wenjun Wang, Bo‐Geng Li, Shiping Zhu

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Reaction Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Polymer Synthesis and Characterization
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésChain transferComonomerCopolymerPolymer chemistryMolar mass distributionDispersityRadical polymerizationKinetic chain lengthCatalytic chain transferReversible addition−fragmentation chain-transfer polymerizationRaftStyreneAcrylatePolymerizationLiving polymerizationPolymerMonomerChemistryButyl acrylateMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Chain transfer reactions widely exist in the free radical polymerization and controlled radical polymerization, which can significantly influence polymer molecular weight and molecular weight distribution. In this work, the chain transfer reactions in modeling the reversible addition–fragmentation transfer (RAFT) solution copolymerization are included and the effects of chain transfer rate constant, monomer concentration, and comonomer ratio on the polymerization kinetics and polymer molecular weight development are investigated. The model is verified with the experimental RAFT solution copolymerization of styrene and butyl acrylate, with good agreements achieved. This work has demonstrated that the chain transfer reactions to monomer and solvent can have significant impacts on the number‐average molecular weight ( M n ) and dispersity ( Ð ).

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 enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,837

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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