Synthesis and characterization of natural rubber‐based telechelic oligomers via olefin metathesis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Metathesis degradation and functionalization of natural rubber (NR) were conducted with 1‐hexene, 1‐octene, 1‐decene, 1‐dodecene, trans‐stilbene, and 4,4′‐dibromo‐trans‐stilbene as chain transfer agents (CTAs) in presence of Grubbs 2nd generation catalyst to generate NR‐based telechelic oligomers that had been a long‐lasting challenge due to the structure and compositions of NR with various impurities. Orthogonal experiments were applied and the effects of the CTA type, CTA concentration, catalyst concentration, reaction time, and reaction temperature on the formation of telechelic oligomers were studied, indicating that the catalyst concentration was the major factor influencing the number average molecular weights (Mn) and polymer dispersity index (PDI) of telechelic oligomers. The structures of the oligomers were characterized using 1H NMR, 13C NMR, and MALDI‐TOF‐MS, which confirmed the formation of the designed terminal groups. The results showed that well‐defined telechelic oligomers with a Mn of a few thousand and a PDI around 1.6 were obtained, with potential applications in binder, lubricant and many other fields.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».