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Enregistrement W3005709169 · doi:10.1002/mren.201900045

An Improved Model for Polyether Production from 1,3‐Propanediol

2020· article· en· W3005709169 sur OpenAlexafffund
Anh‐Duong Dieu Vo, Aly Elraghy, Rupert E. v. H. Spence, Kimberley B. McAuley

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Reaction Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueThermal and Kinetic Analysis
Établissements canadiensDuPont (Canada)Queen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésCondenser (optics)Condensation polymerMass transferThermodynamicsMonomerCatalysisChemistryKineticsMaterials scienceApplied mathematicsMathematicsOrganic chemistryPolymerPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A dynamic mathematical model is developed for production of Cerenol polyether from 1,3‐propanediol in a batch reactor system. The model accounts for polycondensation reactions and side reactions in the liquid phase and for mass transfer of volatile species to the vapor. Parameters are estimated using measured liquid‐phase concentrations of monomer, oligomers, water, and end groups as well as the mass and composition of condensate collected from the overhead condenser system. The proposed model uses novel probability factors to keep the model equations relatively simple while accounting for the complex influence of superacid catalyst on reaction rates. The model is a significant advance over previous Cerenol models because it better accounts for mass‐transfer rates and for the dynamic behavior of the condenser. In addition, the proposed model accounts for the inhibitory influence of water on polycondensation kinetics due to hydration of hydroxyl ends. The model equations and parameter estimates provide a substantial improvement in fit to the data, especially for long reaction times and high catalyst levels, resulting in a 97% reduction in the value of the weighted least squared objective function compared to equations and parameters from a previous model.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,466
Score d'incertitude au seuil0,506

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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