徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

1. 徳島大学.大学院ソシオテクノサイエンス研究部.ライフシステム部門.物質変換化学(2006年4月1日〜2016年3月31日)

1. 平野 朋広([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.応用化学系.物質合成化学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.応用化学システムコース.物質合成化学講座])

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2. (英) Kamiike Ryota

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3. (英) Hsu Yuchin

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4. (英) Momose Hikaru

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5. 右手 浩一

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(英) Multivariate analysis of 13C NMR spectra of branched copolymers prepared by initiator-fragment incorporation radical copolymerization of ethylene glycol dimethacrylate and tert-butyl methacrylate

(英) In this paper, we report chemometric approach for structural analysis of branched copolymers. To evaluate chemical compositions and degree of branching (DB) values in branched copolymers, multivariate analyses, such as principal component analysis (PCA) and partial least-squares (PLS) regression, were applied to the 13C nuclear magnetic resonance (NMR) spectra of the carbonyl carbons of the copolymers prepared by initiator-fragment incorporation radical copolymerization of ethylene glycol dimethacrylate (EGDMA) and tert-butyl methacrylate (TBMA) with dimethyl 2,2'-azobisisobutyrate (MAIB). PCA successfully extracted information on monomeric units, such as EGDMA units, TBMA units and MAIB fragments, the last of which were incorporated via initiation and primary radical termination. The chemical compositions and the DB values of the copolymers were predicted by PLS regression. Proper selection of a training set was found to be important for the prediction: the training set has to contain branched copolymers along with poly(EGDMA) and poly(TBMA). PLS regression using the appropriate training set allowed us to predict quantitatively the chemical compositions and DB values, without any assignments of the individual peaks.

(日) 開始剤組込みラジカル共重合で合成した分岐ポリマーのNMRスペクトルに多変量解析を適用することで，組成や分岐度などの構造情報を定量的に解析できることを明らかにした．

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