Why only half of the added ansa-metallocene catalyst active in the E/P/diene polymerization: catalyst evaluation in terms of active center [Zr]/[C*] fraction and polymerization propagation rate constants
Notice bibliographique
Résumé
To understand how the silyl-bridged metallocene catalysts rac-Me2Si(2-Me-4-Ph-Ind)2ZrCl2 behave against dienes under the same reaction condition because of its importance as a commercial polymerization catalyst and ethylene propylene diene monomers (EPDM). Adding diene depressed the catalytic activity, especially 5-ethylidene-2-norbornene (ENB) exerted the most substantial deactivation effect. Firstly, we examine the (ENB, vinyl norbornene (VNB) and 4-vinylcyclohexene (VCH)) non-conjugated and conjugated (isoprene (IP), butadiene (BD)) diene and address how polymerization catalysts behave against these dienes. For example, the catalytic activity was enhanced with IP and BD (3–3.3106 gm/mmolMt·h) compared to ENB, VNB and VCH. The VNB incorporation rate was prolonged (5.4 mol%), but with IP and BD, it was relatively moderate. E/P/IP and E/P/BD with higher incorporation of E produced a higher MW, which means that the chain transfer reaction with ethylene is slower than P. Secondly, we address how the dienes exocyclic and exocyclicπ bonds of non-conjugated and conjugated properties of IP and BD affect the kinetic measurements such as active centers [Zr]/[C*] fraction, EPDM chain propagation, termination, and isomerization. Finally, we compare [Zr]/[C*] and kpPE, kpP and kpDienes for different EPDM. After collecting these kinetic parameters, we can describe the mechanism’s intricacy and the existence of considerable catalyst dormancy with dienes under identical reaction conditions.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».