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Enregistrement W4407040560 · doi:10.1021/acs.iecr.4c03038

Synthesis of High-Molecular-Weight Maleic Anhydride-Based Copolymer Esters by Intermolecular Double-End Esterification with Diols

2025· article· en· W4407040560 sur OpenAlexaff
Cheng Zhang, Hongyi Qi, Tianxiao Chang, Yahe Wu, Jiacheng Cao, Mingsen Chen, Yanbin Huang, Wantai Yang

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesTsinghua University
Mots-clésMaleic anhydrideCopolymerIntermolecular forcePolymer chemistryChemistryOrganic chemistryMoleculePolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maleic anhydride (MAH) copolymers have a wide range of applications in various fields. However, the difficulty in obtaining high-molecular-weight ( M w ) copolymers through polymerization often limits their potential for application expansion. In this paper, diols were chosen as chain extenders to increase the M w of MAH copolymers through esterification reactions between anhydride and alcohol, achieving the goal of “chain extension”. As the reaction progressed, the double-end esterification content (DEC) increased and the M w showed exponential growth accompanied by an increase in gel content. The effects of various reaction parameters, including the temperature, reaction time, types and amounts of diols, polymer concentration, and M w of raw polymer, on the M w and gel content of the product were investigated systematically. Furthermore, this method can effectively increase the M w of various mixed olefin–MAH copolymers. The experimental results demonstrated that the M w of raw polymers could be increased by up to 70 times (from 18.0 to 1270.8 kg/mol), thereby broadening the polymers’ potential applications.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,255 · 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
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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