
【化】 copolymerization equation
【化】 copolymerization
【医】 coyolymerization
add up to; be equal to; close; combine; join; proper; shut; suit; whole
【医】 con-; sym-; syn-
equation
在汉英词典视角下,“共聚合方程”(Copolymerization Equation)指描述两种或多种单体(monomers)在共聚合反应中组成关系的数学模型。其核心是量化共聚物瞬时组成与反应单体浓度、单体反应活性比之间的函数关系,常用Mayo-Lewis方程(又称共聚物组成方程)表示:
$$ frac{d[M_1]}{d[M_2]} = frac{[M_1]}{[M_2]} cdot frac{r_1[M_1] + [M_2]}{r_2[M_2] + [M_1]} $$ 其中:
竞聚率(Reactivity Ratios)
$r1 = k{11}/k{12}$,表征单体1与同种单体($k{11}$)或异种单体($k_{12}$)反应的速率比。$r_1 > 1$ 时倾向于均聚,$r_1 < 1$ 时倾向于共聚。例如,苯乙烯($r_1=0.4$)与丙烯腈($r_2=0.04$)的共聚中,两者均倾向于交叉反应。
共聚物组成曲线
方程可推导为 $F_1 = f(r_1, r_2, f_1)$,其中 $F_1$ 是共聚物中单体1的摩尔分数,$f_1$ 是单体1在反应体系中的摩尔分数。该曲线可预测共聚物组成随单体投料比的变化趋势(如无规、交替、嵌段倾向)。
动力学意义
方程基于“末端效应”假设,即链自由基活性仅取决于末端单体单元。竞聚率需通过实验测定(如Fineman-Ross法),其数值决定了共聚行为的分类(理想共聚、交替共聚等)。
Wiley, 2004. 第6章详细推导了Mayo-Lewis方程,并分析了竞聚率对共聚物微结构的影响(ISBN: 978-0471274001)。
化学工业出版社, 2011. 第4章阐释了共聚方程的应用及实验测定方法(ISBN: 978-7122113669)。
原始文献首次提出方程,建立了单体组成与竞聚率的定量关系(DOI: 10.1021/ja01236a052)。
共聚合方程(又称共聚方程)是描述二元共聚反应中产物组成与单体组成、单体反应活性(即竞聚率)之间关系的数学模型。以下是详细解释:
共聚合方程通常有以下两种表达形式:
微分形式(瞬时组成方程): $$ frac{d[M_1]/d[M_2]}{1 + r_1[M_1]/[M_2]} = frac{1 + r_2[M_2]/[M_1]}{1} $$ 其中:
摩尔分数形式: $$ F_1 = frac{r_1 f_1 + f_1 f_2}{r_1 f_1 + 2 f_1 f_2 + r_2 f_2} $$
如需进一步了解方程的推导过程或具体案例分析,可参考高分子化学教材或文献。
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