A Molecular Weight Distribution Polydispersity Equation\nfor the ATRP System: Quantifying the Effect of Radical Termination
Notice bibliographique
Résumé
Polydispersity\nquantifies the breadth of polymer molecular weight distribution, making\nit an important and frequently quoted chain microstructural property\nfor characterization. An explicit expression of such an important\nvariable is desirable for ease of calculation, correlation with experiment\ndata, and/or parameter estimation. A review of published literatures\nshows that great efforts have been put forth by many researchers to\nderive these equations for various polymerization mechanisms. In atom\ntransfer radical polymerization (ATRP), polydispersity depends on\nthree factors: monomer conversion, number of monomer addition per\nactivation/deactivation cycle, and amount of dead chains. The existing\nexpressions available in the literature only account for, at most,\ntwo of these three factors, with the contribution from dead chains\ncommonly neglected. This assumption results in polydispersity monotonically\ndecreasing with conversion, which is often not observed in experiments.\nIn this work, a new equation for polydispersity, which accounts for\ncontributions of all the three aforementioned factors, is proposed.\nThe validity of assumptions involved in the derivation is evaluated\nby comparing the polydispersity profiles to those simulated by the\nmethod of moments. In addition, this new equation is used to correlate\nseveral experiment data sets for verification, namely from ATRP of\n2-hydroxyethyl methacrylate, methyl methacrylate, and <i>N</i>-isopropylacrylamide, showing better agreement than the existing\nequation. Although the equation derived here is strictly applicable\nto homogeneous (bulk and solution) normal ATRP, with further effort\nit may be extended to other types of ATRP as well as NMP and RAFT\nsystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».