Modelling of a continuous kneader reactor for the polymerization of partially neutralized acrylic acid
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A mathematical model and analysis of the continuous polymerization of partially neutralized acrylic acid (AA) in a continuous kneader reactor is presented here as an initial attempt to simulate the synthesis of a superabsorbent polymer. A detailed kinetic model has been used to describe the copolymerization of AA and sodium acrylate (NaA) in aqueous medium. This model is used to describe batch and continuous operations. The polymerization is initiated by a mixture of potassium persulphate (K 2 S 2 O 8 , KPS) and hydrogen peroxide (H 2 O 2 ) as oxidizing agent and ascorbic acid (AsA) as reducing agent. A novel set of kinetic parameters has been estimated by fitting experimental data from different literature sources. The operation of a continuous kneader reactor modelled as a plug‐flow reactor with axial dispersion is theoretically investigated to predict temperature profile, total and individual monomer conversion, consumption of KPS, H 2 O 2 , and AsA, and polymer average molecular weights. The simulation results show the presence of a hot spot close to the reactor entrance that could be potentially severe during startup and could have a detrimental impact on polymer quality. This model is a first step in the direction of achieving optimal operating protocols and exploring improved polymerization reactor designs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».