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Enregistrement W2971729282 · doi:10.1002/aic.16784

Modeling of sequence length distribution for olefin copolymerization with vanadium‐based catalyst

2019· article· en· W2971729282 sur OpenAlexaff
Xi‐Pei Cheng, Lianfang Feng, Xue‐Ping Gu, Xi Chen, Zhen‐Guo Liu, Kimberley B. McAuley

Notice bibliographique

RevueAIChE Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer crystallization and properties
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPolyolefinVanadiumOlefin fiberSequence (biology)Molar mass distributionCatalysisPolymerCopolymerMaterials scienceThermodynamicsMethyleneMole fractionPolymer chemistryChemistryOrganic chemistryComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Some thermodynamic and mechanical properties of a polyolefin, such as the melting temperature and the rigidity, are dependent on the nature of its sequence distribution. Accurate modeling of sequence length distribution (SLD) is important in precisely tuning and optimizing the properties of polymers produced. In this article, we proposed a model to predict the molecular weight distribution (MWD) and SLD for olefin copolymerization with vanadium‐based catalyst. Due to the 2,1‐insertion of α‐olefin with vanadium‐based catalyst, the SLD is expressed by uninterrupted methylene sequence distribution instead of conventional triad sequence distribution. To obtain a reliable model, parameter estimation with experimental data is first conducted. The SLD model along with the estimated kinetic parameters can be used to predict unmeasurable sequence length fraction. For the experimental conditions studied, the average methylene sequence length is predicted to change from 10 to 4 units as the propylene/ethylene mole feed ratio increases from 1.1 to 3.4.

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 enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil0,263

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)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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