《大数据-算法在线性聚乙烯基超支化聚合物合成与性能研究中的应用》
在当前科技领域，大数据和算法已经成为科学研究和技术开发的核心工具。本篇硕士论文聚焦于线性聚乙烯基超支化聚合物的合成、表征及性能研究，其中大数据和算法的应用在聚合物材料科学中扮演了重要角色。
线性聚乙烯基超支化聚合物是一种具有独特结构的新型材料，它的特性既不同于传统的线性聚合物，也不同于普通的超支化聚合物。这种材料的创新之处在于将非极性的线性聚乙烯结构与极性的超支化结构结合，形成两亲性线性-超支化聚合物，有望在热性能、流变、力学和结晶等方面展现出独特的性质。
论文首先通过乙烯与十一烯醇的共聚合反应，制备出末端带有羟基的线性聚乙烯，随后利用其作为大分子引发剂，通过开环多支化接枝聚合反应，成功接入超支化聚缩水甘油支链。这一过程中的大数据分析，如反应条件（反应温度、夺质子率及MycHol/MH值）的优化，是通过大量的实验数据收集和处理来实现的，确保了聚合物的聚合度和分子量分布的精确控制。
论文采用非环二烯异位聚合（ADMET）方法，合成出等间距羟基支链的线性聚乙烯，并通过碱性去质子化形成大分子引发剂，再次进行开环多支化接枝聚合，制备出支链等间距的接枝共聚物。这一过程中，算法的应用使得反应条件的调控更为精确，从而得到一系列结构可控的线性-超支化接枝共聚物。
此外，论文还研究了共聚物端基结构对其化学和物理性能的影响。通过酰化作用转化共聚物末端官能团，观察到分子间氢键作用力对提高共聚物结晶性能和亲水性的影响。同时，两亲性线性-超支化共聚物在LLDPE/PCL共混物中的应用，通过SEM断面形貌研究，显示出其作为增容剂的有效性。
总结起来，大数据和算法在合成线性聚乙烯基超支化聚合物的研究中起到了关键作用，不仅提高了聚合物合成的精准度，还推动了对聚合物结构与性能之间关系的深入理解。这些研究成果对于材料科学的发展，特别是在开发新型高性能聚合物材料方面，具有重要的理论和实际意义。
