An Exploration of General Trends in Molecular Weight Distribution in Coordinative Chain Transfer Polymerization

Publish Year: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 429

متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

ISPST12_631

تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1396

Abstract:

Herein a kinetic model is derived for coordinative chain transfer polymerization (CCTP) which includes transfer of polymer chains to a metal based chain transfer agent (CTA) in order to produce olefin block copolymers (OBC). The model was based on the presence of 2 different monomers and the characteristics of the PDI curve were studied and interesting results are gained. 3 important characteristics of PDI are the maximum, minimum and rate of marching toward 2. The influence of the rate constants on each one was studied and general trends were obtained expressing the role of chain transfer constants on each characteristic of the PDI curve, in the form of equations mentioned in the article. At the end, polymerization data from bis(phenoxyimine)zirconium catalyst system is presented from the literature to demonstrate these effects.

Keywords:

Coordinative chain transfer polymerization - Modeling - Method of moments – Reaction rate constants - PDI

Authors

Yasaman Maddah

Department of Polymer Eng. & Color Tech., Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran

Davood Hassanian-Moghaddam

Department of Polymer Eng. & Color Tech., Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran

Mostafa Ahmadi

Department of Polymer Eng. & Color Tech., Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran

مراجع و منابع این Paper:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :
  • Hustad, P. D., Kuhlman, R. L., Carnahan, E. M., Arriola, ...
  • Macromo lecules, 41.12, 4081-4089, 2008. ...
  • Mattos Neto, A. G. Freitas, M. F. Nele, M., & ...
  • نمایش کامل مراجع