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Enregistrement W2980167209 · doi:10.1002/mren.201900033

Experimental and Modeling Investigation of Radical Homopolymerization of 2‐(Methacryloyloxyethyl) Trimethylammonium Chloride in Aqueous Solution

2019· article· en· W2980167209 sur OpenAlexaff
Ikenna H. Ezenwajiaku, Anna Chovancová, Kyle C. Lister, Igor Lacı́k, Robin A. Hutchinson

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Reaction Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueConducting polymers and applications
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonomerChemistryPolymerizationPolymer chemistryAqueous solutionKineticsRadical polymerizationChloridePolymerIonic strengthMolar massChemical engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The radical homopolymerization kinetics of 2‐(methacryloyloxyethyl) trimethylammonium chloride (TMAEMC) in aqueous solution is investigated across a wide range of initial monomer contents (5–35 wt%), ionic strengths, and pH levels using an in‐situ NMR technique to track monomer consumption over the complete conversion range. Molar mass distributions (MMD) of the final homopolymers are also examined, with additional batch and semi‐batch experiments conducted in a stirred vessel. The rates of monomer conversion and polymer MMDs are dependent on initial monomer content but almost entirely independent of pH and the presence of salts, with some acceleration of rate observed for low monomer levels at very high salt concentration. To aid with the interpretation of these results, the conductivity and counterion activity of monomer and polymer mixtures are measured to determine the extent of electrostatic interactions at various levels of conversion. These results are combined with recently reported measurements of TMAEMC homopropagation kinetics to develop a TMAEMC homopolymerization model that captures the systematic decrease in rates of monomer conversion observed with increased initial monomer content during batch polymerization as well as provides a good representation of semi‐batch polymerization.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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