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Enregistrement W4285802397 · doi:10.1002/mren.202200027

Modeling Propylene Polymerization in a Two‐Reactor System: Model Development and Parameter Estimation

2022· article· en· W4285802397 sur OpenAlexaff
Thanutchoke Charoenpanich, Siripon Anantawaraskul, João B. P. Soares, Phonpimon Wongmahasirikun, Supawadee Shiohara

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Reaction Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer crystallization and properties
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolypropylenePolymerizationPolymerDeconvolutionMolar mass distributionProcess engineeringMaterials scienceNattaYield (engineering)Work (physics)Chemical engineeringPolymer chemistryComputer sciencePolymer scienceThermodynamicsComposite materialAlgorithmEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A series of two reactors is commonly used to produce commercial polypropylene resins to make products with a broad range of microstructures using different feeding policies and/or operating conditions in both reactors. A mathematical model describing the molecular weight distribution (MWD) and yield of polypropylene made with a Ziegler–Natta catalyst in a two‐reactor system is developed in this work. A new methodology to estimate the polymerization kinetic parameters combining the simultaneous MWD deconvolution and analysis of polymer yields in both reactors is also proposed. This pragmatic approach can be applied without knowledge of detailed polymerization rates and is, therefore, very convenient to quantify polymerizations in continuous pilot and/or commercial reactors, where such information is generally not available.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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