茂金属催化剂用于烯烃聚合的可视化分析

用于烯烃聚合的茂金属催化剂

可视化分析

李新阳、王润恩、徐士元、高蓉、赖晶晶、安晶艳

中国石化北京化工研究院，北京

概括

为了了解茂金属催化剂用于烯烃聚合的研究现状，以Web收录的茂金属催化剂和聚合方面的文章为数据源，利用可视化软件对时间分布、国家合作、机构合作等进行分析，作者合作、文学。 根据共被引对茂金属催化剂的研究历史和现状进行可视化分析。 分析结果表明，烯烃聚合用茂金属催化剂的研究已进入相对成熟期，以美国、德国和中国为主要研究力量； 被引频率高、介数中心性高的文章主要分布在1995年至2003年之间。这些文章的研究主题是新型茂金属催化剂的结构和聚合机理研究； 突变检测表明，该领域近期的研究热点是非茂金属催化剂和后过渡金属催化剂。

聚烯烃是世界上产量最多、应用最广泛的高分子材料。 聚烯烃工业的发展与聚合催化剂的更新换代密切相关。 与传统的-纳塔（ZN）催化剂相比，茂金属催化剂因其“单点”活化、聚合物结构、分子量精细控制、分子量分布窄等优点而受到广泛关注。 20世纪50年代初，美国学者发现了茂金属络合物二茂铁，随后制备了茂钛、茂锆等茂金属用于乙烯聚合。 但由于催化剂活性低，发展缓慢。

1980年，汉堡大学发现二氯化锆和甲基铝氧烷（MAO）组成的催化剂体系在催化乙烯聚合时表现出超高活性，掀起了茂金属催化剂的研究热潮。 1991年，美国埃克森美孚采用茂金属催化剂技术和高压离子聚合工艺生产茂金属线性低密度聚乙烯，商品名为Exact，实现了茂金属催化剂的工业化。 近几十年来，关于茂金属催化剂新结构的合成、助催化剂的开发、树脂性能的研究等方面的文献层出不穷。

进入20世纪，科学知识呈爆炸式增长。 如何在海量文献中梳理学科脉络、研究热点、研究前沿和研究趋势，成为摆在科学工作者面前的难题。 科学计量学是信息学的一个分支，它利用文献的定量分析来找出学科的知识结构和研究趋势。 近年来，科学知识图谱作为科学计量学的新方法、新领域迅速发展。 科学知识图谱以知识领域为研究对象，以图的形式展示科学知识的发展过程和结构关系。

Chen等人开发的知识图谱软件。 因其强大的同被引分析功能在各类可视化软件中异军突起，成为最流行的知识图谱绘制工具之一。 它以托马斯·库恩的科学发展模型理论、普莱斯的科学前沿理论、科学传播的最优信息搜寻理论为基础。 它通过协作图、共现图和同被引图揭示研究领域。 前沿、热点与学科演变。

陈等人。 利用再生医学的研究，利用结构和时间指标来甄别该领域的关键论文和重要研究学者山中伸弥（ ），他获得了当年的诺贝尔生理学奖。

李杰等. 以CNKI核心期刊文献为数据源，对我国建筑火灾研究现状进行可视化分析。 利用知识图谱软件分析茂金属研究进展，有助于了解学科发展脉络、把握学科前沿。

本工作以茂金属催化剂和Web上发表的烯烃聚合论文为数据样本，对茂金属催化剂的研究历史和现状进行可视化分析，并探讨了该研究的热点和研究趋势。

1 数据与方法

数据库选取Web of的核心数据集，以“ ”和“ ”为主题词进行检索（默认为1980-2021年，2021年未完全收录）。 共检索1984-2021年文献5029篇，并对数据进行整理。 删除书籍、通知等信息后，得到文献4 805篇（其中研究文章4 457篇，评论文章348篇）。 根据以上统计数据，利用软件进行可视化分析。

2. 茂金属催化剂研究成果

2.1 茂金属与烯烃聚合研究论文时间分布

某一研究课题发表的论文数量以时间序列反映了该研究领域的发展和趋势，是关注领域发展水平的重要展现。 茂金属与烯烃聚合论文的组成和时间分布如图1所示。从图1可以看出，茂金属与烯烃聚合研究的时间分布分为萌芽阶段、过渡阶段、蓬勃发展阶段和相对稳定阶段。

在萌芽期（1984-1990年），相关文献数量很少； 过渡期（1991-1996年）每年发表论文数量逐渐增加到100篇； 在蓬勃发展时期（1997-2011年），有关茂金属的论文发表数量很少。 催化剂及其在烯烃聚合中的应用研究蓬勃发展，平均每年发表论文224篇； 在相对稳定时期（2012-2021年），每年发表论文数量在110篇左右。

图1

图1 论文构成及时间分布

图和时间。

2.2 国家、机构和个人发表的论文

论文的空间分布可以代表该领域研究力量的全球分布，有利于学者的研究合作。 通过绘制全国合作网络，结果如图2所示。节点的大小代表发表文章的数量。

从图2可以看出，美国、德国、中国占比较大，发表论文数量分别为755,723,662篇。 这三个国家发表的论文总数占发表论文总数的45%，是茂金属研究的中坚力量。 美国最早实现茂金属产业化，在科学研究和工业应用领域占据领先地位。

图2 全国合作网络

如图。 。

利用机构合作分析来生成机构合作网络。 结果如图3和表1所示。从表1和图3可以看出，该网络中，节点数N=673，节点间连接数E=814。 网络中节点的大小与机构的出版物数量成正比。 发表论文数量最多的机构 如图所示，中国科学院以 223 篇论文排名第一，其次是俄罗斯科学院（154 篇）和浙江大学（126 篇）。

介数中心性用于衡量节点在网络中位置的重要性，指节点在其他两个节点之间的最短路径上充当桥梁的次数。 节点的中心性越高，其在网络中的地位越强。 在机构合作网络中，中科院的中心度最高，为0.11，体现了中科院在茂金属研究领域的巨大影响力。

图3 机构合作网络

如图。 。

表1 机构发表论文频率及中介中心度

表和依据

使用生成式学者协作网络，结果如图4和表2所示。在学者协作网络中，节点的大小代表作者发表的论文数量。

从图4和表2可以看出，Erker G以77篇文章在茂金属研究领域排名第一，其次是W、Alt HG、R、JBP、RM、Chien JCW、Soga K、HH、dos JHZ。

Erker G的研究方向是有机金属化学和催化研究，包括烯烃聚合、金属诱导的碳-碳偶联以及有机金属化合物新结构类型的设计。

W教授的研究发现，“茂金属+MAO”体系在催化烯烃聚合时具有极高的催化活性。 所得聚烯烃具有特殊的结构，促进了茂金属聚烯烃的工业化。

Alt HG 教授在开发新型烯烃聚合催化剂领域做了广泛的工作。 在学者合作网络中，最大的子网络代表是RM和HH。

RM的研究领域是手性茂金属催化剂催化，在利用手性茂金属制备新型结构聚丙烯领域做出了重大贡献。 HH教授在茂金属催化剂和ZN催化剂结构研究领域取得了突出的成果。

图4 学者协作网络

如图。 。

表2 茂金属研究作者分布

表

2.3 文献同被引分析

文档同被引分析是最有特色的功能。 当两篇文献同时出现在第三篇引用文献的参考文献中时，这两篇文献就形成了同被引关系。 通过共被引分析，我们可以了解学科内的不同分类、研究热点随时间的演变以及学科发展过程中的重要文献，为科学研究提供方向。

导入文献数据，时间跨度为1984年至2021年，时间片选择3，节点设置：Top N=30，共被引分析共369篇文献。 结果如图5所示。所得网络的Q值为0.803 2，S值为0.942 9。

Q值是网络模块化程度的评价指标。 Q值在0到1之间。Q值越大，网络的聚类越好。 当Q>0.3时，表示网络的模块化结构明显； S值用于评价。 聚类效应，取值范围在0到1之间。越接近1，网络的同质性越高。 当S>0.7时，聚类可信度较高。 文献同被引网络中，Q值和S值分别在0.8和0.9以上，表明网络聚类效果明显。

图5 茂金属研究的文献同被引网络(a)和聚类(b)

Fig.5Co-(a)和(b)的。

在文档共被引网络中，节点的大小代表论文的被引用次数，节点上的紫色环代表介数中心性。 紫色环越大，文档的介数中心性越高，在网络中的地位越高。 重要的。 节点之间的线代表具有共被引关系的论文。 图5a显示了原始的同被引网络，显示了高被引文献在网络中的分布位置。 具体数据如表3所示。

被引最多的5篇文献是HH、L、M、GJP、VC等，均为综述文章。 其中，编号为1、4、5的文献具有较高的介数中心性，表明这些文献在文献网络中起着重要的连接作用。 HH 等人发表的论文。 1995 年的引用次数和介数中心性最高。 本文综述了茂金属催化剂催化烯烃立体选择性聚合的研究进展，并讨论了聚合机理和烯烃共聚机理。 。 L和M分别综述了茂金属催化剂催化烯烃聚合的机理研究。

1999年，GJP在Angew Chem, Int Ed发表论文，总结了可用于烯烃聚合的不同主要家族的催化剂结构。 VC随后总结了用于烯烃聚合的各种非茂金属催化剂的结构。 图5b显示了文档共被引网络的聚类结果，并使用LLR算法对每个聚类进行命名。

簇的颜色从紫色的暖色到黄色的冷色变化，代表时间从早期到最近的变化，并根据簇的大小从0#开始编号。 通过算法得到簇的标签。 紫色簇2#和5#代表较早的研究，研究主题为桥联茂金属催化剂和“茂金属+MAO”体系催化剂。 黄色簇代表最近的研究主题。 例如7#簇的研究课题是超高分子量聚乙烯。

表3 高被引文献分布

被引表

在同被引网络的时间轴中，来自同一簇的文档被放置在同一水平线上。 文档的时间位于视图的顶部，越往右，时间越接近。

图 6 显示了每个集群的时间线。 从图6可以看出，最大集群0#“聚集行为研究”的主要研究时期为2004年至2013年； 表3中引用频率最高、介数中心性高的文献属于簇3#和簇4#，主要研究时间在1992年至2000年之间，表明这一时期人们的研究重点是其结构和反应机制。茂金属化合物； 7#簇的研究时间比较新，主题是超高分子量聚乙烯，表明近期的研究重点是利用茂金属催化剂制备超高分子量聚乙烯。

图6 茂金属研究文献共被引时间线

图6 co- 和 的时间线。

同被引网络的时区图可以清晰地展示研究方向在时间维度上的演变。 它收集同一时区同一时区的节点。 该时间指的是该文件首次被引用的时间。 图7是相关文献的时区图。

从图7可以看出，1993年至2003年是茂金属研究的热点时期，发表论文数量最多。 1991年埃克森美孚实现茂金属工业化生产后，茂金属研究热潮再次掀起。

研究人员开发了许多新结构的茂金属化合物和非茂金属化合物，并对茂金属催化乙烯聚合的反应机理和MAO的协同作用进行了大量的研究。 这一时期发表了许多论文和评论，具有较高的介数中心性。

图7 茂金属研究文献总被引时区

图7 时区 和 。

2.4 突变分析

突变分析可以检测学科发展领域的重要文献。 2002年，提出了一种检测频率突然增加的算法。 如果一篇论文的被引次数突然迅速增加，最好的解释就是这篇论文击中了这个研究领域的关键点。 在文献网络中，此类文献往往具有潜力。 在茂金属研究领域进行了突然检测，结果如图8所示。

从图8可以看出，引用致突变性的前10篇文章的突变持续时间均在1994年至2001年之间，这是茂金属催化剂结构和理论研究集中的时期。 2014 年，拜尔等人。 在Angew Chem, Int Ed发表论文，综述了可用于工业生产的非茂金属催化剂，介绍了各种典型非茂金属催化剂的中心、不同配体对催化剂性能的影响，以及其特殊的结构和性能制备的聚乙烯。 该文章2014年至2019年的突变强度为36.45，表明该领域是近期的研究热点。

图8 茂金属研究文献的引用变异性

的图。

三、结论

1）从时间分布来看，茂金属烯烃聚合催化剂的研究经历了萌芽期（1984-1990年）、过渡期（1991-1996年）、蓬勃发展期（1997-2011年）和相对稳定时期（2012-2021年），茂金属催化剂的研究已经处于相对成熟的阶段，论文产量也相对稳定。

2）国家、机构和个人在烯烃聚合茂金属催化剂研究方面的合作表明，美国、德国和中国产量较高； 中国科学院、俄罗斯科学院、浙江大学发表论文数量较多； Erker G、W、Alt HG三位学者分别在茂金属催化剂结构、“茂金属+MAO”体系和新型催化剂领域做出了巨大贡献。

3）文献共被引分析和突变分析表明，茂金属烯烃聚合催化剂的研究主要集中在1995年至2011年期间。这期间，有大量关于茂金属催化剂新结构、反应机理等方面的研究。催化聚合，以及茂金属催化剂的辅助性能。 关于催化剂研究有大量的文献报道。 HH、L、M、GJP、VC发表的论文引用频率高、介数中心性高，影响力高。 共被引分析的时间线表明，近期的研究热点是茂金属制备超高分子量聚乙烯。 灾难性分析表明，非茂金属催化剂和后过渡金属催化剂是未来研究的趋势。

材料来源| 石化行业

本期编辑| 章子怡

技术顾问|博士李斌

文章评论|张娜