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Enregistrement W3081755710 · doi:10.1002/mren.202000023

Mapping the Structure–Property Space of Bimodal Polyethylene Using Response Surface Methods. Part 2: Experimental Investigation of Polymer Microstructure and Yield Estimations

2020· article· en· W3081755710 sur OpenAlexaff
Paul J. DesLauriers, Jeff S. Fodor, Saeid Mehdiabadi, Venugopal Hegde, João B. P. Soares

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Reaction Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer crystallization and properties
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceYield (engineering)PolymerPolymerizationBranching (polymer chemistry)PolyethyleneMicrostructureBiological systemThermodynamicsChemical engineeringPolymer chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A proof of concept for a quick and easy determination of polymer microstructure and yield estimations made with dual catalyst systems through optimally designed experiments and response surface methodology has been experimentally established. Acceptable accuracy (predicted R 2 > 0.9780) has been achieved on all the primary target responses (blend molar masses and short chain branching). These primary responses are further deconvoluted into underlying Flory distributions for resolution into component properties and subsequently modeled and predicted accurately (predicted R 2 = 0.7440 to 0.9897) for a given set of polymerization conditions. These models are also used to explore their ability to be used for polymerization kinetics evaluation using uptake curves for yield responses. Reasonable predictive ability for yield estimation is also observed (predicted R 2 = 0.9346). This methodology has the makings of a new simplified exploratory pathway for inexpensive kinetic investigation and product prediction for dual metallocene catalyst systems.

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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,432

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,255
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 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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