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Enregistrement W4285004692 · doi:10.1002/cjce.24538

Experimental methods in chemical engineering: Reactive extrusion

2022· article· en· W4285004692 sur OpenAlexaffvenue
Yanfa Zhuang, Nooshin Saadatkhah, Mahdi Salehi Morgani, Tianhuai Xu, Charlie Martin, Gregory S. Patience, Abdellah Ajji

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInjection Molding Process and Properties
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolypropyleneMaterials scienceReactive extrusionExtrusionCompatibilizationResidence time (fluid dynamics)Residence time distributionPolymerMixing (physics)Chemical engineeringMaleic anhydrideDepolymerizationProcess engineeringCompoundingRheologyComposite numberComposite materialMechanical engineeringCopolymerPolymer chemistryPolymer blendChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Reactive extrusion (REX) is a manufacturing technique that combines traditional melt extrusion with chemical reactions, including polymerization, polymer functionalization, and depolymerization (chemical recycling). Single screw, counter‐rotating, and co‐rotating twin‐screw extruders (TSE) are possible configurations, but the TSE is most effective for viscous media with better mixing capability, temperature and residence time distribution control, and self‐wiping (cleaning) performance. Compared to traditional polymer processing where monomers react in tanks, followed by compounding and pelletizing, REX can operate solvent‐free in a single step. This simplifies the downstream separation and saves equipment and operational costs. However, the short residence times (on the order of seconds to minutes) of extruders limit their applications to fast reactions. For longer reactions, a sequential design and string extruders with a batch reactor extend residence times. Furthermore, the surface‐to‐volume ratio decreases with increasing scale, which introduces design complexity to remove the heat of reaction. Here, we review REX working principles, apparatuses and their elements, applications and reactions, simulation/modelling and scale‐up considerations, as well as limitations and recommendations. Web of Science indexed 579 articles that mention REX between 2017 and 2021. A bibliometric analysis of these articles identified five research clusters: composite, nano‐composite, and thermal properties; degradation, crosslinking, rheology, and acid; crystallization, polypropylene, maleic anhydride, and rheological properties; morphology, compatibilization, and copolymer; and oxidative stress and mechanisms.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,007

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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