Optimisation of the preparation process of phosphorus-containing organosilicon compounds based on molecular dynamics simulation
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the structures of three phosphorus-containing organosilicon compounds, including N,N-di-methylenephosphoric acid n-propylamine (DPPA), N,N-di-methylenephosphoric acid aminopropyldimethylsilanol (DPDS), and N, N-di-methylenephosphoric acid aminopropyldimethylsilylene glycol (DPMS), have been designed by using a molecular dynamics simulation method. And the preparation of three phosphorus-containing organosilicon compounds was accomplished experimentally by using raw materials such as bisphenol A-type epoxy organosilicon, n-propylamine and phosphite. The structures of the above several substances were proved by means of characterization such as Fourier infrared spectroscopy, hydrogen NMR , and epoxy value. Molecular dynamics simulation analysis revealed that the bond lengths of N atoms to Si atoms, N atoms to O atoms, and N atoms to were 3.03 Å, 3.05 Å, and 2.85 Å, respectively. Si did not participate in the addition reaction, but the intermolecular interactions caused a change in the chemical environment of Si, which reduced intermolecular distances and made it easier for the phosphorus groups to aggregate. This study is very important for the development of new preparation strategies of phosphorus-containing organosilicon and the promotion of phosphorus-containing organosilicon industry.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».