Стохастическое представление радикального роста цепи с учетом ее инициирования и обрыва | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 4 мая, печатный экземпляр отправим 8 мая.

Опубликовать статью в журнале

Библиографическое описание:

Родин, В. М. Стохастическое представление радикального роста цепи с учетом ее инициирования и обрыва / В. М. Родин, Г. А. Емельянов, В. А. Ловчиков. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2014. — № 14.1 (73.1). — С. 36-39. — URL: https://moluch.ru/archive/73/12155/ (дата обращения: 25.04.2024).

Рассмотрено стохастическое представление процесса цепной сополимеризации с учетом инициирования и обрыва, который подчиняется марковской статистике. Получены зависимости среднечисленного молекулярно-массового распределения от степени полимеризации и переходных вероятностей при росте макроцепи.

Ключевые слова: сополимеризация, стохастическая модель роста макроцепи, молекулярно-массовое распределение.

Реакционная способность активных центров на концах макроцепи, при рассмотрении процесса ее формирования, в большинстве случаев определяется природой последнего звена. С точки зрения классической кинетической модели это представляется следующим образом [1]:

                                                                                                (1)

где R ~ m1· и R ~ m2· – активные центры макромолекулы, оканчивающиеся мономерами М1 и М2. Каждый акт присоединения мономера характеризуется скоростью протекания реакции vij (i, j = 1, 2).

 При этом составы сополимера и мономерной смеси связаны известным уравнением Майо-Льюиса [2]:

где [М1] и [М2] – концентрации мономеров М1 и М2, m1 и m2 – концентрации звеньев в сополимере, r1 и r2 – относительные активности мономеров.

Модель построения цепи может быть представлена в стохастическом виде [3, 4, 5]. В этом случае вместо скоростей элементарных актов роста рассматриваются вероятности перехода активного центра из i-го состояния в j-ое – pij. При этом мы нивелируем принятые по умолчанию приближения относительно первого порядка протекания реакций роста цепи по активному центру и по мономеру, а также условие стационарности. Также существенным отличием стохастического описания от кинетического является то, что его модельные параметры инвариантны относительно реального времени. То есть время в этом подходе измеряется не секундами или каким-либо другими периодами гармонического колебания, а числом актов присоединения.

В случае стохастического описания последовательности актов присоединения описываются показательной функцией (pij)n. Для учета инициирования и обрыва цепи необходимо ввести во множество событий присоединений соизмеримую оценку процессов возникновения радикалов и их гибели.

Будем считать, что после присоединения второго мономера к инициатору мы уже не различаем структуры макрорадикала дальше концевого звена. Гибель радикала может происходить на стадиях инициирования, первоначального и последующего роста цепи. Общую схему процесса инициирования, роста и обрыва цепи в концевой модели сополимеризации можно представить в виде набора уравнений следующих переходов:

-       инициирование

-       рост цепи

-       обрыв цепи

Здесь I× – инициирующий активный центр, pi – вероятности присоединения к I× мономера Мi; rij – вероятность присоединения второго мономерного звена, pij – вероятность перехода состояния R~mi в R~mj·, или вероятность присоединения мономера Mj к R~mi (i ,j = 1, 2); H1, H2, H3, H4, H5 – состояния гибели радикала на различных стадиях роста макроцепи.

То же самое можно изобразить в виде дерева событий, на котором выделен путь образования цепи Im2m1m2m1m2m2m1H4 (рис. 1).

Рис. 1. Дерево событий при росте полимерной цепи

В теории конечных цепей Маркова полный процесс представляется с помощью канонической формы матрицы переходных вероятностей [5, 6]. Каноническая форма матрицы на примере сополимеризации m1 и m2 имеет следующий вид (рис. 2).

Рис. 2. Каноническая форма матрицы переходных вероятностей при сополимеризации m1 и m2 с учетом инициирования и обрыва

В данной матрице справа указаны начальные состояния элементарных актов процесса сополимеризации, а внизу – состояния, в которые он в результате попадает.

В этом случае есть возможность представить стохастическое описание среднечисленного молекулярно-массового распределения q(n) в зависимости от степени полимеризации n.

Если не рассматривать суперпозицию процессов роста по отношению к актам инициирования и различным вариантам гибели макрорадикала, то вид этой зависимости достаточно сложен. Результатом может быть молекулярно-массовое распределение с некоторым количеством экстремумов.

Рассмотрим возможность укрупнения (объединения, свёртки) процессов инициирования, роста и обрыва.

В этом случае общая зависимость будет описываться функцией:

Если считать, что инициирование привело к образованию состояний более чем с двумя звеньями, т.е. pi = rij = 1, то выражение преобразуется в:

Графически данная зависимость при различных вероятностях роста цепи показана на рис. 3.

Рис. 3. Рассчитанное молекулярно-массовое распределение сополимера в зависимости от степени полимеризации и переходных вероятностей при росте макроцепи

Полученные зависимости очень похожи на классические функции молекулярно-массового распределения [7], что говорит о возможности применения канонической формы матрицы переходных вероятностей для описания цепных полимеризационных процессов с учетом инициирования, роста, обрыва цепи и других факторов.

Литература:

1.      Шур А.М. Высокомолекулярные соединения. 3 изд. М.: Высшая школа, 1981. – 656 с.

2.      Mayo F.R., Lewis F.M. Copolymerization. I. A Basis for Comparing the Behavior of Monomers in Copolymerization; The Copolymerization of Styrene and Methyl Methacrylate // J. Am. Chem. Soc. 1944. V. 66. № 9. P. 1594–1601.

3.      Price F.P. Copolymerization Mathematics and the Description of Stereoregular Polymers // J. Chem. Phys. 1962. V. 36. № 1. P. 209–218.

4.      Koenig J.L. Chemical Microstructure of Polymer Chains. New York: Wiley, 1982. 414 p.

5.      Ловчиков В.А. Автореф. … канд. хим. наук. Л.: ВНИИСК, 1982.

6.      Кемени Д.Д., Снелл Д.Л. Конечные цепи Маркова. М.: Наука, 1970. – 272 с.

7.      Flory P.J. Molecular size distribution in linear condensation polymers // J. Am. Chem. Soc. 1936. V. 58. № 10. P. 1877–1885.

Основные термины (генерируются автоматически): молекулярно-массовое распределение, каноническая форма матрицы, учет инициирования, обрыв цепи, активный центр, вероятность, зависимость, рост, рост макроцепи, стохастическое описание.


Ключевые слова

сополимеризация, стохастическая модель роста макроцепи, молекулярно-массовое распределение

Похожие статьи

Принцип квазиэквивалентного укрупнения состояний марковских...

Однако при их применении возникают известные проблемы размерности — рост

Шкатов П. Н. Стохастические модели в анализе информационно-вычислительных систем.

Использование лингвистических переменных в описании марковских цепей.

Построение стохастической модели планирования основного...

Библиографическое описание

По существу – это вероятность выполнения плана, так как факт выполнения плана зависит от обеспеченности ресурсами.

Сформулируем задачу расчета оптимального плана с ограничением по ресурсам в вероятностной форме

Математические модели и методы оценки рисков

Аналитическая группа методов чаще используется для оценки инвестиционных и инновационных проектов и подразделяется на две подгруппы: методы без учета распределения вероятности (стресс-тестирование) и методы с учетом распределения вероятностей...

Решение общей марковской игры путем аппроксимации ее игрой...

Библиографическое описание

При любых нестационарных стратегиях π и φ игроков рассматриваемый процесс является, вообще говоря, неоднородной цепью Маркова, для которой матрица вероятностей перехода за n шагов имеет вид.

Оценка вероятности своевременного завершения строительства

Библиографическое описание: Ветошкина Л. К. Оценка вероятности своевременного завершения

Вероятностные (стохастические) аналитические модели продолжительности

Ф(х) ― специальная функция стандартного нормального распределения (функция Лапласа)

Алгоритм интервального оценивания параметров нелинейных...

Рассмотрены статистические аспекты алгоритма и дано описание соответствующей программы для ПЭВМ.

Неопределенность связана лишь с величиной доверительной вероятности 1- α.

. С учетом (5). . Выражение для масштабированного штрафа принимает вид

К проблеме анализа данных при построении моделей...

Библиографическое описание

Как видно из проведенного эксперимента, восстановление зависимости y = f(x) по заполненной матрице наблюдений

Измерения некоторых переменных в активных системах сопряжено с непосредственным участием человека или экспертов.

Тестирование интернет-страниц как решение задачи о многоруком...

Библиографическое описание: Смирнов Д. С. Тестирование интернет-страниц как решение задачи о

В наши дни активно развивается рынок электронной коммерции: все

Если бы распределения выигрышей были известны, то стратегия игры была бы тривиальна: всегда...

Похожие статьи

Принцип квазиэквивалентного укрупнения состояний марковских...

Однако при их применении возникают известные проблемы размерности — рост

Шкатов П. Н. Стохастические модели в анализе информационно-вычислительных систем.

Использование лингвистических переменных в описании марковских цепей.

Построение стохастической модели планирования основного...

Библиографическое описание

По существу – это вероятность выполнения плана, так как факт выполнения плана зависит от обеспеченности ресурсами.

Сформулируем задачу расчета оптимального плана с ограничением по ресурсам в вероятностной форме

Математические модели и методы оценки рисков

Аналитическая группа методов чаще используется для оценки инвестиционных и инновационных проектов и подразделяется на две подгруппы: методы без учета распределения вероятности (стресс-тестирование) и методы с учетом распределения вероятностей...

Решение общей марковской игры путем аппроксимации ее игрой...

Библиографическое описание

При любых нестационарных стратегиях π и φ игроков рассматриваемый процесс является, вообще говоря, неоднородной цепью Маркова, для которой матрица вероятностей перехода за n шагов имеет вид.

Оценка вероятности своевременного завершения строительства

Библиографическое описание: Ветошкина Л. К. Оценка вероятности своевременного завершения

Вероятностные (стохастические) аналитические модели продолжительности

Ф(х) ― специальная функция стандартного нормального распределения (функция Лапласа)

Алгоритм интервального оценивания параметров нелинейных...

Рассмотрены статистические аспекты алгоритма и дано описание соответствующей программы для ПЭВМ.

Неопределенность связана лишь с величиной доверительной вероятности 1- α.

. С учетом (5). . Выражение для масштабированного штрафа принимает вид

К проблеме анализа данных при построении моделей...

Библиографическое описание

Как видно из проведенного эксперимента, восстановление зависимости y = f(x) по заполненной матрице наблюдений

Измерения некоторых переменных в активных системах сопряжено с непосредственным участием человека или экспертов.

Тестирование интернет-страниц как решение задачи о многоруком...

Библиографическое описание: Смирнов Д. С. Тестирование интернет-страниц как решение задачи о

В наши дни активно развивается рынок электронной коммерции: все

Если бы распределения выигрышей были известны, то стратегия игры была бы тривиальна: всегда...

Задать вопрос