直链聚合物的结构性质关系的人工神经网络建模

应用人工神经网络构造了2个直链聚合物的结构性质关系模型。一个是直链聚合物的基团均值法描述的结构参数与其12种性质间定量关系的模型(模型1A);一个是直链聚合物的连接性指数描述的结构参数与其12种性质间定量关系的模型(模型2A)。讨论了2个模型的参数设置,而2个模型绘出的聚合物的12种性质的拟合误差(拟合值与实验值间的标准偏差)分别是:V(298K)为18.9(模型1A)/40.5(模型2A)cc/mole,E_(coh)为8.019/11.122 KJ/mole,δ为0.74/2.17(J/cc)^(0.5) ,F_d为228/235 J^(0.5)cm^(1.5)/mole,T_g为27/52 K,P_s为25/37(cc/mole)(dyn/cm)^(1/4),n为0.0140/0.5191,ζ为7.45/5.36 10^(-6)cc/mole,U_R为727/593 cm^(10/3)/(sec^(1/3)mole),U_H为568/674 cm^(10/3)/(sec^(1/3)mole),H_(μsum)为649/719 gJ^(1/3)/mole^(4/3),Y_(d,1/2)为10.6/10.5 K*kg/mole。结果表明,所建立的模型可用于直链聚合物性质的预测,而人工神经网络确实是聚合物结构性质关系研究中的一个有利的数学工具。

直链聚合物的结构性质关系的模糊集理论方法建模

将模糊集理论方法用于直链聚合物的结构性质关系建模,构造了两个模型。一个是直链聚合物的基团法描述的结构参数与其12种性质间定量关系的模型(模型1F);一个是直链聚合物的连接性指数描述的结构参数与其12种性质间定量关系的模型(模型2F)。两个模型给出的12种性质的拟合误差(拟合值与实验值间的标准偏差)分别是:V(298K)为15.1(模型1F)/58.4(模型2F)cc/mole,E_(cob)为6.580/17.838KJ/mole,δ为0.8225/3.2168(J/cc)^(0.5),F_d为274/491 J^(0.5)cm^(1.5)/mole,T_g为30/77 K,P_s为23/66(cc/mole)(dyn/cm)^(1/4),n为0.0125/0.0951,ζ为9/24 10^(-6) cc/mole,U_R为570/1240 cm^(10/3)/(sec^(1/3)mole),U_H为549/1428 cm^(10/3)/(sec^(1/3) mole),H_(ηsum)为511/1729 gJ^(1/3)/mole^(4/3),Y_(d,1/2)为10.5/27.1K kg/mole。结果表明,所建立的模型可用于预测,且为聚合物结构性质关系建模引入了一个新的数学工具。

新型聚合物类助留剂的研发

近年来．由于造纸原料中废纸比例不断增加，白水闭封程度不断提高，造纸湿部的阴离子垃圾不断增加．使现用的助留剂很多时候不能发挥应有的效果，为此研发了与细小纤维具有强烈相互作用的聚合物类助留剂。该文报告了该新型聚合物类助留剂的作用机理、设计目标、解析评价及使用效果。报告表明：新研发的聚合物类助留剂分子间的缠绕较少，其离子相互作用速度比普通直链聚合物更快：在纸料细小纤维含量较高的情况下，新研发的聚合物类助留剂显示出了比传统助留剂更高的助留率。

直链淀粉的生产和应用

1引言 1．1定义直链淀粉是由淀粉组分获得的直链聚合物。其特性涉及淀粉的来源和分离方式。

聚卟啉结构与单线态氧产率的关系

分别以5,10,15,20-四(4-羧基苯基)卟啉和4,4′-[10,20-二(4-羧基苯基)-5,15-二(2-乙炔基苯基)]卟啉与不同长度的柔性二胺为单体,通过缩合聚合制备了交联网状聚卟啉和直链聚卟啉,通过单线态氧产率的对比探究不同结构对单线态氧产率的调控规律。结果表明,当柔性二胺中碳原子个数≤4时,交联网状聚卟啉具有优于直链聚卟啉的单线态氧产率性能,反之直链聚卟啉具有更加显著的优异性能。交联网状聚卟啉单线态氧产率随着柔性链长度的增长先上升后下降,直链聚卟啉随着柔性链长度的增长逐渐上升,且末端为同种电荷的聚卟啉具有更高的单线态氧产率,优化后的聚卟啉单线态氧产率可达单体的2.37倍。