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Enregistrement W2771902514 · doi:10.1002/mren.201700040

Mathematical Modeling of Nylon 6/6,6 Copolymerization in Batch Reactor: Investigating Recipes without Water and with Cyclic Dimer

2017· article· en· W2771902514 sur OpenAlexaff
Fei F. Liu, James M. Hurley, Neeraj P. Khare, Kimberley B. McAuley

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Reaction Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCopolymerCaprolactamAdipic acidAqueous solutionPolymer chemistryPolymerizationSalt (chemistry)MonomerNylon 6RecipeDiamineMaterials scienceDimerChemistryPolymer scienceChemical engineeringPolymerOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A model is used to simulate batch copolymerization of caprolactam with hexamethylene diamine (HMD) and adipic acid (ADA) to produce nylon 6/6,6. Four different recipes are considered: a recipe containing caprolactam and an aqueous solution of HMD and ADA, a recipe containing caprolactam and dry HMD/ADA salt, and two recipes with a portion of the caprolactam replaced by nylon 6 cyclic dimer (CD). Consuming CD would be advantageous because CD is an undesirable side product from nylon 6 production. Simulation results lead to three important findings: (i) operation using dry salt rather than aqueous salt solution leads to higher degree of polymerization, (ii) substantial quantities of CD can be consumed to produce nylon 6/6,6 copolymer, and (iii) including water in the recipe is beneficial for achieving improved consumption of CD. The results of this study will be helpful in designing experiments aimed at improving industrial nylon 6/6,6 copolymerization processes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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