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dc.contributor.author
Fortunatti, Cecilia
dc.contributor.author
Sarmoria, Claudia
dc.contributor.author
Brandolin, Adriana
dc.contributor.author
Asteasuain, Mariano
dc.date.available
2018-11-21T14:57:50Z
dc.date.issued
2017-08
dc.identifier.citation
Fortunatti, Cecilia; Sarmoria, Claudia; Brandolin, Adriana; Asteasuain, Mariano; Modeling of the bivariate molecular weight distribution-copolymer composition distribution in RAFT copolymerization using probability generating functions; Elsevier Science; Computational Materials Science; 136; 8-2017; 280-296
dc.identifier.issn
0927-0256
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/64829
dc.description.abstract
In this work, we develop a mathematical model of a RAFT copolymerization process able to predict average molecular properties as well as the full bivariate molecular weight distribution – copolymer composition distribution (MWD-CCD) of the copolymer. This model takes into account the three main kinetic theories proposed in the literature. The bivariate MWD-CCD is obtained by means of the 2D probability generating function (pgf) technique. This modeling technique can be used without any simplifying assumptions or a priori knowledge of the distribution shape. The results highlight the advantages of simulation as a powerful tool to get insight in the relationship between operating conditions and molecular structure.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Elsevier Science
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
Copolymerization
dc.subject
Modeling
dc.subject
Molecular Weight Distribution (Mwd)
dc.subject
Probability Generating Function (Pgf)
dc.subject
Reversible Addition Fragmentation Chain Transfer (Raft)
dc.subject.classification
Otras Ingeniería Química
dc.subject.classification
Ingeniería Química
dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
dc.title
Modeling of the bivariate molecular weight distribution-copolymer composition distribution in RAFT copolymerization using probability generating functions
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2018-10-22T19:56:11Z
dc.journal.volume
136
dc.journal.pagination
280-296
dc.journal.pais
Países Bajos
dc.journal.ciudad
Amsterdam
dc.description.fil
Fil: Fortunatti, Cecilia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina
dc.description.fil
Fil: Sarmoria, Claudia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina
dc.description.fil
Fil: Brandolin, Adriana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina
dc.description.fil
Fil: Asteasuain, Mariano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina
dc.journal.title
Computational Materials Science
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://dx.doi.org/10.1016/j.commatsci.2017.04.013
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0927025617301969
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