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Enregistrement W2800624565 · doi:10.1002/mren.201800006

Synthesis of LDPE Using Pyridineimine‐Based Nickel (II) Bromide Complexes: Effect of Catalyst Bulkiness on Thermal, Structural, and Morphological Properties

2018· article· en· W2800624565 sur OpenAlexaff
Mohsen Mogheiseh, Gholamhossein Zohuri, Mostafa Khoshsefat

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Reaction Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueOrganometallic Complex Synthesis and Catalysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFerdowsi University of Mashhad
Mots-clésPolymer chemistryPolymerizationMethylaluminoxaneLow-density polyethyleneCatalysisMaterials sciencePolyethyleneScanning electron microscopeMelting pointCrystallinityDifferential scanning calorimetryPolymerChemistryMetalloceneOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A series of pyridine‐imine [N‐N] ligands are efficiently prepared through the condensation reaction of ketone/aldehyde precursor and synthesized aniline. The ligands (L n , n = 1–4) and corresponding nickel complexes (C n , n = 1–4) are characterized and used for polymerization of ethylene in the presence of modified methylaluminoxane as cocatalyst. The produced low density polyethylenes show at least 21 branches per 1000 carbon atoms with M v values up to 80.0 × 10 4 . Aldimino‐based catalyst is more active than the analogue catalyst, although, ketimines result in polyethylene with higher M v . Nevertheless, the product of aldimino‐based catalyst indicates the highest melting point of 132.3 °C but ketimine exhibits the highest crystallinity of 32.98% at the same polymerization conditions. Specific morphologies including smooth spherical and irregular porous particles are observed for some polymer samples. However, at high polymerization temperatures and different monomer pressures, different morphologies as well as two melting point peaks are observed in scanning electron microscopy (SEM) images and differential scanning calorimeter thermograms, respectively.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,206 · 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'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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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