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Enregistrement W2784233473 · doi:10.1002/mren.201700061

Tuning Bis(imino)pyridyl Iron‐Catalyzed Ethylene Oligomerization by Modification of MAO with <i>p</i>‐BrPhOH

2018· article· en· W2784233473 sur OpenAlexaff
Wei Zhang, Jian Ye, Binbo Jiang, Jingdai Wang, Zuwei Liao, Zhengliang Huang, Yongrong Yang, Zhibin Ye

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Reaction Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueOrganometallic Complex Synthesis and Catalysis
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEthyleneCatalysisChemistryPolymerElectron paramagnetic resonanceFerricPolymer chemistryOrganic chemistryNuclear magnetic resonance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To reduce the simultaneous production of insoluble polymers during the bis(imino)pyridyl iron‐catalyzed ethylene oligomerization, in this study, p ‐BrPhOH (4‐bromophenol) has been chosen as the most optimal modifier for the production of linear α‐olefins. It is found that the polymer share in the total products is largely reduced with the use of p ‐BrPhOH as the modifier. The catalytic system also possesses a high activity with the liquid production maintained high level of linearity. Moreover, the introduction of p ‐BrPhOH promoted the high‐temperature stability of the catalytic system, leading to the enhanced oligomerization activity as the catalytic system can catalyze ethylene oligomerization at higher temperatures. A characterization of the catalytic system with electron paramagnetic resonance shows that introduction of p ‐BrPhOH significantly inhibits the formation of ferric ions, which can be the main active centers responsible for generating undesired insoluble polymers, thus this can largely retard the production of insoluble polymers during ethylene oligomerization.

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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,965

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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