Stochastic Modeling of Poly(acrylate) Distributions Obtained by Radical Polymerization under High‐Temperature Semi‐Batch Starved‐Feed Conditions: Investigation of Model Predictions versus Experimental Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Secondary reactions significantly affect acrylate polymerization rates as well as the architecture of polymer produced by high‐temperature solution radical polymerization. This impact is amplified under the semi‐batch starved‐feed policy used to keep monomer concentration low. Thus, the importance of intramolecular chain transfer (backbiting) is significantly increased, generating a tertiary radical center capable of termination, propagation, and scission. In this investigation, a comprehensive stochastic model is formulated to represent results from an experimental study designed to increase the fraction of reactive terminal double bonds (TDB) in the poly(butyl acrylate) product. Model predictions generated using three sets of literature kinetic parameters for backbiting and scission are compared. While each provides reasonable predictions of some reaction characteristics (e.g., free monomer levels, polymer molecular weights, polymer TDB content), none provide an adequate representation of all aspects of the polymerization. It is concluded that other reaction pathways might be needed to represent the system under semi‐batch conditions, thus explaining the discrepancies seen among the current parameter estimates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».