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Enregistrement W2794392385 · doi:10.1002/masy.201700061

Mathematical Modeling of Multiple High Temperature Thermal Gradient Interaction Chromatography (m‐HT‐TGIC) for Ethylene/1‐Olefin Copolymer Blends

2018· article· en· W2794392385 sur OpenAlexaff
Siwakorn Prasongsuksakul, Siripon Anantawaraskul, João B. P. Soares

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Symposia · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesKasetsart UniversityThailand Research Fund
Mots-clésCopolymerAdsorptionDesorptionChromatographyEthyleneCrystallizationFractionationMaterials scienceElutionThermal desorptionChemical engineeringPopulationChemistryOrganic chemistryComposite materialPolymerCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High temperature thermal gradient interaction chromatography (HT‐TGIC) have been developed to measure the chemical composition distribution (CCD) of ethylene/1‐olefin copolymers over a wide range of compositions. Multiple high temperature thermal gradient interaction chromatography (m‐HT‐TGIC) is a concept developed to further enhance the physical separation of copolymer components by performing multiple adsorption/desorption cycles, similarly to the operation of multiple crystallization elution fractionation (m‐CEF) developed earlier. In this work, a mathematical model for describing m‐HT‐TGIC is developed based on population balances in multiple non‐equilibrium adsorption/desorption stages for ethylene/1‐olefin copolymer blends. The effects of number of m‐HT‐TGIC cycles, section length, and column length are also reported and discussed.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,228 · 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.

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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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