Measurement and modeling of peroxides half‐life: A thermo‐kinetic approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Half‐life values of organic peroxides at elevated temperature conditions are important in characterizing the reactivity and are often available in literature or through vendors. However, there is often lack of details/accuracy on methods used to obtain these values, as well as differences in methods across vendors and publications, thus resulting in discrepant reactivity profile. To address this, a method involving calorimetric experiment and thermo‐kinetic modeling was developed. The current approach was applied on five peroxides samples to obtain kinetic parameters and estimate their half‐life in the temperature range of interest. The measurements were performed by DSC under non‐isothermal conditions on the dilute peroxide solutions (∼0.12 M in mineral oil) and the data were kinetically treated according to three model‐based and one model‐free kinetic equations. A very good agreement was found between the half‐life calculated by all kinetic methods, but significant differences were noticed with the kinetic parameters reported in literature. Additionally, the obtained half‐life results, based on non‐isothermal measurements developed kinetic models, were validated through isothermal calorimetric testing. Given the accuracy and robustness of our results, the current method can be applied to estimate half‐life of organic peroxides at elevated temperature 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».