Aller au contenu principal
2025 article

Digital Strategies to Improve the Product Quality and Production Efficiency of Fluorinated Polymers: 3. AI-Assisted Modeling of Industrial Dispersion Polymerization of TFE/PPVE/HFP

1Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
2Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : cn, hk. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Modeling and simulation have provided a platform for virtual industrial production process optimization with reduced cost and time. Artificial intelligence (AI), combined with modeling and simulation, could help accelerate model development and improve model prediction capability. This work first reports kinetic modeling of tetrafluoroethylene (TFE) with perfluoropropyl Vinyl Ether (PPVE), and hexafluoropropylene (HFP) in a dispersion polymerization system at an industrial scale. Furthermore, AI tools with reasoning functions are utilized for model development. The model parameters, such as critical chain lengths, partition coefficients, and Henry coefficients, are estimated by AI, which significantly reduces unknown parameters for model validation with industrial data and improves model prediction capability. The model can provide deep insight into the production process and predict the key product properties such as monomer conversion, composition, and molecular weight.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Digital Strategies to Improve the Product Quality and Production Efficiency of Fluorinated Polymers: 3. AI-Assisted Modeling of Industrial Dispersion Polymerization of TFE/PPVE/HFP
Date Crossref
23/09/2025
Éditeur
American Chemical Society (ACS)
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Dahua Technology (China) pays non établi dans la notice
    Entreprise
  • Chinese University of Hong Kong pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Hangzhou Juyong Technology pays non établi dans la notice
    Organisation à but non lucratif
  • Zhejiang Juhua Co. Ltd. pays non établi dans la notice
    Entreprise
  • School of Science and Engineering pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Dahua Technology (China), Chinese University of Hong Kong et Hangzhou Juyong Technology, avec 2 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Manufacturing Process and OptimizationFlexible and Reconfigurable Manufacturing Systems

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.