Данное фракционирование
Cтраница 1
 |
Типичные данные фракционирования. [1] |
Данные фракционирования обычно представляют в таком виде, как это сделано в табл. 4.1. Фракции располагают в порядке повышения молекулярного веса. Средние молекулярные веса фракций обычно определяют вискози-метрически или каким-то иным методом. [2]
Приведенные данные фракционирования для натурального каучука позволяют провести сравнение его с синтетическим каучуком. [3]
Если экспериментальные данные фракционирования удовлетворительно описываются какой-либо модельной функцией, то эти коэффициенты можно непосредственно рассчитать по величинам параметров использованной функции распределения. [4]
 |
Схема прибора для фракционирования с понижением температуры. [5] |
В табл. 8 приведены данные фракционирования указанным методом. [6]
В этом примере используются данные фракционирования образца полиэтилена высокой плотности, полученные Лепсли и Паско [13], с тем чтобы продемонстрировать графическое построение интегральной кривой распределения методом Шульца. Данные Лепсли и Паско были получены методом элюирования на колонке, в которой в качестве носителя использовали песок ( см. гл. [7]
 |
Сопоставление данных для построения интегральной кривой. [8] |
Точки, обозначенные квадратиками, вычислены из данных фракционирования полимера дробным осаждением. [9]
Общепринятые приемы построения кривых молекулярно-весового распределения на основании данных фракционирования весьма трудоемки. В некоторых случаях очень удобным оказывается теоретический метод Шульца, в котором используют экспериментально найденный средневесовой и средневязкостный молекулярный вес. Расчетные кривые для полиарилата изофталевой кислоты и фенолфталеина 9, построенные по этому методу, удовлетворительно совпадают с экспериментальными кривыми, хотя первая из них не передает всех тонких особенностей молекулярно-весового распределения. [10]
В заключение следует отметить, что для простоты интерпретации ограниченного числа данных фракционирования часто применяют произвольные функции распределения. Однако этот метод, как показал Тунг71, может преувеличить значение высоко - и низкомолекулярных хвостов распределения. Конечный результат также зависит от параметров выбранной функции распределения. Характерные кривые распределения для полиэтилена приведены в гл. [11]
В заключение следует отметить, что для простоты интерпретации ограниченного числа данных фракционирования часто применяют произвольные функции распределения. Однако этот метод, как показал Тунг71, может преувеличить значение высоко - и низкомолекулярных хвостов распределения. Конечный результат также зависит от параметров выбранной функции распределения. Характерные кривые распределения для полиэтилена приведены в гл. [12]
В этом случае применение модифицированного метода Билла будет рассмотрено для тех же образцов, данные фракционирования которых были приведены в предыдущих примерах. Представленные в табл. 13 - 4 молекулярные веса определялись по величинам характеристической вязкости и могут, следовательно, считаться средневесовыми молекулярными весами фракций. [13]
Совершенно иначе дело обстоит со многими другими функциями, под которые различные авторы подгоняют экспериментальные результаты, будь то данные фракционирования или отношения средних весов различных порядков ( хотя, как мы показали в § § 2 и 6 гл. [14]
На рис. 272 приведена типичная кривая для линейного полиэтилена чрезвычайно широкого распределения по молекулярным весам. Для сравнения приведены данные фракционирования, полученные при применении двух других методов смешивания полимера с носителем. [15]
Страницы: 1 2 3