Hybrid deterministic and Monte Carlo modeling of controlled degradation of polypropylene
Notice bibliographique
Résumé
• Controlled degradation of polypropylene reduces isotacticity. • New hybrid modelling approach reduces simulation times. • Approach uses stochastic simulations and fast deterministic model solutions. • Hybrid model is validated with a kinetic Monte Carlo model. • Key kinetic parameters are estimated using industrial extruder data. Controlled degradation of polypropylene (CPP) is a post-polymerization process used to produce many PP grades from high-molecular-weight PP. During CPP, PP of predominantly isotactic composition is fed to an extruder along with initiator, which induces scission. During CPP, the isotactic content of PP decreases due to radical-migration side reactions, which influence the properties of the PP. Two previous models predict tacticity changes during CPP: a computationally expensive kinetic Monte Carlo (kMC) model and a deterministic model that ignores certain reactions. The current study develops a new hybrid model that incorporates all important radical migration reactions, without the computational expense of kMC methods. The model is then used to estimate kinetic parameters. The proposed model uses off-line stochastic simulations to determine instantaneous rates of changed pentad formation, based on local species concentrations at different locations along the extruder. This instantaneous pentad information is stored in 3D arrays, which are subsequently used for deterministic model calculations. The deterministic portion of the model consists of dynamic material balances, which predict local radical concentrations and accumulate the changed pentads of different types. Model predictions agree with a previous kMC model and require only a fraction of the computing time. Chain-transfer-to-polymer and two types of radical-migration rate coefficients are estimated using 13 C NMR data from industrial CPP experiments. The proposed model provides a good fit to the experimental data. This model will be useful to companies who use reactive extrusion to modify PP and wish to better understand and control PP tacticity.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».