Study on single and binary catalytic systems of pyridine‐imine catalysts based on nickel and iron in synthesis of reactor blends and low‐density polyethylene nanocomposites
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In the presence of modified methylaluminoxane as cocatalyst, the behavior of a binary catalytic system based on pyridine‐imine nickel (N) and iron (F) catalysts was evaluated in order to reach a proper mixture of polyethylene (PE). A computational study along with kinetic profile suggested that the catalyst F with higher electron affinity (A) and electrophilicity (ω) in the methyl cationic active center and stronger interaction with the monomer led to high integrated monomer consumption and higher activity. In addition, the samples produced by the mixture of catalysts showed a higher value of [19.4 × 104 g (PE) mol (Fe+Ni)−1 h−1)], melting point (127.8 °C), and crystallinity extent (41.29%) than the samples produced by the single catalysts. The addition of multiwalled carbon nanotubes (MWCNT) into the polymerization media reduced the activity of catalysts [from 7.50 × 104 to 0.66 × 104 g (PE) mol (Fe+Ni)−1 h−1] and the thermal properties of the low‐density polyethylene nanocomposite samples. However, the sample containing 2.33% MWCNT20‐30 improved the total thermal stability of the neat polyethylene blend up to 400 °C. Scanning electron microscope images of the samples demonstrated irregular to virtually uniform morphologies were obtained through the in situ and solution‐mixing techniques. © 2019 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2019, 136, 47376.
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 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 ».