Effects of aluminoxane cocatalysts on bis(imino)pyridine iron‐catalyzed ethylene oligomerization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ethylene oligomerization facilitated with a bis(imino)pyridine iron catalyst in the presence of various aluminoxane cocatalysts is investigated in this work. The effects of different trialkylaluminiums and [H2O]/[Al] molar ratios employed in the synthesis of aluminoxanes on the catalytic activity, selectivity to linear α‐olefins, and polymer share have been discussed. The results show that MAO‐S (methylaluminoxane synthesized herein) renders the highest catalytic activity but with a rather high undesired polymer share, and i‐BAO (iso‐butylaluminoxane) is the most optimum cocatalyst, rendering the predominant production of α‐olefins at high activity with significantly reduced polymer share. On the contrary, EAO (ethylaluminoxane) shows quite poor catalytic activity. The use of mixed aluminoxanes, MBAO (mixed aluminoxanes synthesized from trimethylaluminium and triisobutylaluminium mixtures), and EBAO (mixed aluminoxanes synthesized from triethylaluminium and triisobutylaluminium mixtures) as cocatalysts also renders different catalytic performance, indicating that the composition/structure of mixed aluminoxanes has pronounced effects on the catalytic activity and selectivity to linear α‐olefins.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».