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Enregistrement W3004833542 · doi:10.1002/ejic.201901315

Structure‐Activity Relationships for Bis(phenolate‐ether) Zr/Hf Propene Polymerization Catalysts

2020· article· en· W3004833542 sur OpenAlexaff
Eric N. T. Cuthbert, Antonio Vittoria, Roberta Cipullo, Vincenzo Busico, Peter H. M. Budzelaar

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Inorganic Chemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueOrganometallic Complex Synthesis and Catalysis
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryPropeneSteric effectsCatalysisLigand (biochemistry)EtherPolymerizationRegioselectivityStereoselectivityLinkerPolymer chemistryStereochemistryPolymerOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A series of 20 bis(phenolate‐ether) ligands, in combination with Zr and Hf, was tested for performance in propene polymerization, focusing on molecular weight, stereoregularity and regioregularity of the resulting polymer. Ligand variation covers length of the aliphatic linker between the ligand halves, as well as steric bulk of the groups ortho to the phenolate oxygen. The linker length has a dramatic effect on MW: two‐carbon linkers produce oligomers (M n < 2.5 kDa) while three‐ and four‐carbon linkers generate much higher MW (M n typically 50–500 kDa). Stereoselectivity can be tuned using large, flat substituents in the o ‐phenolate position; tuning of regioselectivity is much harder. Hf catalysts are slower than their Zr analogs and do not work well with MAO/BHT (BHT = 2,6‐di‐ tert ‐butyl‐4‐methylphenol); they are generally more selective (MW, stereo and regio). Density functional calculations agree fairly well with observed selectivities, supporting the involvement of a fac/fac coordinated active species. These O4 catalysts are considerably more flexible than e.g. metallocenes, making accurate prediction of PP microstructure a significant challenge.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,178 · 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.

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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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