CN104508453A

CN104508453A - 控制双峰树脂管熔体破裂

Info

Publication number: CN104508453A
Application number: CN201380028242.5A
Authority: CN
Inventors: Y·因; P·J·德斯劳列尔斯; 杨清; A·M·苏卡迪亚; D·C·罗尔芬; P·L·马杰
Original assignee: Chevron Phillips Chemical Co LLC
Current assignee: Chevron Phillips Chemical Co LLC; Chevron Phillips Chemical Co LP
Priority date: 2012-05-31
Filing date: 2013-05-29
Publication date: 2015-04-08
Also published as: WO2013181274A2; US20130325363A1; BR112014029866A2; MX2014014496A; EP2856105A2; WO2013181274A3; US20130319131A1; KR102145077B1; CA2874630C; US20130323450A1; US8771816B2; CA2874630A1; BR112014029866B1; SG11201407968RA; KR20150024322A; IN2014DN10132A

Abstract

改良聚乙烯树脂加工的方法，包括获得多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品；使用毛细管流变测定法测量多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品的为剪切速率函数的剪切应力，其中测量得到滑-粘大小、光滑至粗糙转变的应力和光滑至粗糙转变的剪切速率的值；以及从多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中识别具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂，所述熔体破裂降低趋势由大于大约300psi的滑-粘大小、大于大约90kPa的光滑至粗糙转变的应力和大于大约10s^-1的光滑至粗糙转变的剪切速率表征。

Description

控制双峰树脂管熔体破裂

技术领域

本公开内容涉及聚乙烯组合物和由其制造的管，更具体地涉及具有改良的加工特性的多峰聚乙烯组合物。

背景技术

在许多应用诸如高压流体运输中，聚合管已经代替了金属管。聚合管具有优于金属管的若干优点，包括相对较轻的重量、更耐腐蚀性、廉价、更加热和电绝缘、更坚韧、更耐久以及在制作过程中更容易成型。这样的管在它们的使用寿命期间暴露于众多应力，这些应力可以引起裂纹或断裂，其修复非常昂贵，特别是在管被埋在建筑物中或地下的情况中。因此，聚合管根据它们的预期用途可能需要满足行业限定的标准。

用来制造管的聚合材料常常被优化过以提供更持久的最终用途制品。一类这样的优化可以包括使用多峰聚合物组合物和聚合材料。使用多峰聚合物组合物作为制造管的聚合材料的挑战是当这些组合物熔化来形成聚合物熔体时，可以表现不良的加工特性，诸如熔体破裂，其为在生产速度增加时挤出过程期间出现的表面不规则性。这些材料的不良的加工特性可以引起生产速度降低和/或产品具有不希望的物理性质和/或外观。因此需要有改良的聚合组合物和制造以及使用该改良的聚合组合物制造聚合管的方法。

发明内容

本文公开了改良聚乙烯树脂加工的方法，包括获得多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品；使用毛细管流变测定法测量多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品的为剪切速率函数的剪切应力，其中测量得到滑-粘大小的值，光滑至粗糙转变的应力，和光滑至粗糙转变(smooth to matte transition)的剪切速率；以及从多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中识别具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂，熔体破裂降低趋势由大于大约300psi的滑-粘大小、大于大约90kPa的光滑至粗糙转变的应力和大于大约10s^-1的光滑至粗糙转变的剪切速率表征。

本文还公开了改良聚乙烯树脂加工的方法，包括获得多个聚乙烯树脂中的每个的已知分子量分布、已知滑-粘大小、已知光滑至粗糙转变的应力和已知光滑至粗糙转变的剪切速率；进行化学计量分析来确定多个聚乙烯树脂的已知分子量分布、已知滑-粘大小、已知光滑至粗糙转变的应力和已知光滑至粗糙转变的剪切速率之间的解析关系；获得多个多峰茂金属催化的聚乙烯树脂，每个具有已知的分子量分布、未知的滑-粘大小、未知的光滑至粗糙转变的应力和未知的光滑至粗糙转变的剪切速率；利用解析关系确定多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中的每个的未知的滑-粘大小的值、未知的光滑至粗糙转变的应力的值和未知的光滑至粗糙转变的剪切速率的值；以及从多个多峰茂金属催化的聚乙烯树脂中识别具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂，熔体破裂降低趋势由大于大约300psi的滑-粘大小、大于大约90kPa的光滑至粗糙转变的应力和大于大约10s^-1的光滑至粗糙转变的剪切速率表征。

本文还公开了改良聚乙烯树脂加工的系统，包括处理器；存储器；输出设备；和存储在存储器中的分析元件，其在处理器上执行时，配置处理器来接收多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品的为剪切速率函数的剪切应力，其中确定为剪切速率函数的剪切应力包括使用毛细管流变测定法，基于毛细管流变测定法测量的剪切应力和剪切速率，确定多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中的每个的滑-粘大小、光滑至粗糙转变的应力和光滑至粗糙转变的剪切速率的值；从多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中识别具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂，所述熔体破裂降低趋势由大于大约300psi的滑-粘大小、大于大约90kPa的光滑至粗糙转变的应力和大于大约10s^-1的光滑至粗糙转变的剪切速率表征；以及将单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂的识别输出至输出设备。

本文还公开了改良聚乙烯树脂加工的系统，包括处理器；存储器；输出设备；和存储在存储器中的分析元件，其在处理器上执行时，配置处理器来接收多个聚乙烯树脂中的每个的已知分子量分布、已知滑-粘大小、已知光滑至粗糙转变的应力和已知光滑至粗糙转变的剪切速率；利用化学计量分析确定多个聚乙烯树脂的已知分子量分布、已知滑-粘大小、已知光滑至粗糙转变的应力和已知光滑至粗糙转变的剪切速率之间的解析关系；接收多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中的每个的已知分子量分布；基于多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中的每个的已知分子量分布，利用解析关系，确定未知的滑-粘大小的值、未知的光滑至粗糙转变的应力的值和未知的光滑至粗糙转变的剪切速率的值；以及从多个多峰茂金属催化聚乙烯样品中识别具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯样品，其中单独的多峰茂金属催化的聚乙烯样品在滑-粘值大于大约300psi、光滑至粗糙转变的应力大于大约90kPa的应力和光滑至粗糙转变的剪切速率大于大约10s^-1时具有熔体破裂降低趋势；以及将单独的多峰茂金属催化的聚乙烯样品的识别输出至输出设备。

本文还公开了计算机实行的改良聚乙烯树脂加工的方法，包括通过处理器接收多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品的为剪切速率函数的剪切应力，其中确定为剪切速率函数的剪切应力包括使用毛细管流变测定法；基于剪切应力和剪切速率，通过处理器确定多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中每个的滑-粘、光滑至粗糙转变的应力和光滑至粗糙转变的剪切速率的值；用处理器从多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中识别具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂，所述熔体破裂降低趋势由大于大约300psi的滑-粘大小、大于大约90kPa应力的光滑至粗糙转变的应力和大于大约10s^-1的光滑至粗糙转变的剪切速率表征；和用处理器将单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂的识别输出至输出设备。

本文还公开了计算机实行的改良聚乙烯树脂加工的方法，包括存储在存储器中的分析元件，其在处理器上执行时，通过存储在存储器内并在处理器上执行的分析元件，配置处理器来接收多个聚乙烯树脂中的每个的已知分子量分布、已知滑-粘大小、已知光滑至粗糙转变的应力和已知剪切速率；通过分析元件使用化学计量分析确定多个聚乙烯树脂的已知分子量分布、已知滑-粘大小，已知光滑至粗糙转变的应力和已知光滑至粗糙转变的剪切速率之间的解析关系；接收多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中的每个的已知分子量分布；通过分析元件使用解析关系确定多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中的每个的未知滑-粘大小的值、未知光滑至粗糙转变的应力的值和未知光滑至粗糙转变的剪切速率的值，其中确定未知滑-粘大小的值、未知光滑至粗糙转变的应力的值和未知光滑至粗糙转变的剪切速率的值是基于多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中每个的已知分子量分布；以及通过分析元件从多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中识别具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯样品，其中当滑-粘大小的值大于大约300psi，光滑至粗糙转变的应力大于大约90kPa，以及光滑至粗糙转变的剪切速率大于大约10s^-1时，单独的多峰茂金属催化聚乙烯样品具有熔体破裂降低趋势；通过分析元件将单独多峰茂金属催化的聚乙烯样品的识别输出至输出设备。

本文还公开了制备中密度聚乙烯管的方法，包括将多峰茂金属催化的聚乙烯树脂熔化以形成熔融聚乙烯，其中多峰茂金属催化的聚乙烯树脂具有从大约0.925g/ml至大约0.942g/ml的密度、大于大约300psi的滑-粘大小、大于大约90kPa光滑至粗糙转变的应力，以及大于大约10s^-1的光滑至粗糙转变的剪切速率，其中滑-粘大小、光滑至粗糙转变的应力和光滑至粗糙转变的剪切速率由毛细管流变试验确定；以及使熔融聚乙烯树脂形成管。

本文还公开了由具有从大约0.925g/ml至大约0.942g/ml的密度、大于大约300psi的滑-粘大小、大于大约90kPa光滑至粗糙转变的应力，以及大于大约10s^-1的光滑至粗糙转变的剪切速率的多峰茂金属催化多峰树脂制备的管，其中滑-粘大小、光滑至粗糙转变的应力和光滑至粗糙转变的剪切速率，如由毛细管流变学确定。

附图简述

图1A为常规单峰聚乙烯组合物的熔体破裂行为的示意图。

图1B为本文公开类型的多峰聚乙烯基础树脂的熔体破裂行为的示意图。

图2为实施例1中校准样品的为测量的滑-粘值函数的预测的滑-粘值的标图。

图3为实施例1中校准和确认样品的为测量的滑-粘值函数的预测的滑-粘值的图。

图4为实施例1中校准样品的为测量的光滑至粗糙转变起点函数的预测的光滑至粗糙转变起点的图。

图5为实施例1中校准和确认样品的为测量的光滑至粗糙转变起点函数的预测的光滑至粗糙转变起点的图。

图6为实施例1中校准样品的为测量的粗糙至波状转变起点函数的预测的粗糙至波状转变起点的图。

图7为双峰聚合物样品的分子量分布的描绘。

图8为作为低分子量(LMW)组分的重量分数和峰分子量函数的滑-粘大小的图。

图9为组分P1和P2的为峰分子量函数的光滑至粗糙转变的应力的图。

图10为说明实行公开的功能的计算机程序产品的实施方式的示意图。

具体实施方式

本文公开了识别具有期望加工特性的茂金属催化的聚乙烯树脂的方法。在实施方式中，该方法包括获得多个多峰茂金属催化的聚乙烯树脂以及将这些树脂经历毛细管流变测定法以便测量为剪切速率函数的剪切应力。流变性测量可以用来识别具有一种或多种期望加工特性的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂。

本文进一步公开制造茂金属催化的聚乙烯树脂(也称为PE基础树脂)的方法，所述茂金属催化的聚乙烯树脂的一般性质，识别具有期望加工特性的茂金属催化的聚乙烯树脂的方法，改性茂金属催化的聚乙烯树脂来提供期望加工特性的方法，以及由具有期望加工特性的茂金属催化的聚乙烯树脂制备制品的方法。

在实施方式中，本公开内容的PE基础树脂由任意烯烃聚合方法使用各种类型的聚合反应器和催化剂系统生产。本文使用的“基础树脂(base resin)”指未经过改性来改良本文描述类型的加工性能的树脂。换句话说，基础树脂指根据本公开内容取得和改性的PE初始材料。因此，基础树脂可以包括原始PE树脂或从聚合过程并且在添加任意添加剂或改性剂之前回收的“绒毛(fluff)”和/或包括已经进行进一步加工的聚合过程中回收的PE树脂，所述进一步加工诸如造粒，其可以包括添加至商业PE树脂的常用类型的基础添加剂包(例如抗氧化剂、稳定剂)的添加。在实施方式中，PE基础树脂没有经过任何改性(例如包含加工助剂)来改良材料的熔体破裂特性。在实施方式中，PE基础树脂不包括本领域技术人员已知类型的任何聚合物加工助剂(PPA)。

在实施方式中，制备PE基础树脂的催化剂系统包括至少两种茂金属络合物。本文中，术语“茂金属”描述包括至少一个η³至η⁵-环链二烯基型部分的化合物，其中η³至η⁵-环链二烯基部分包括环戊二烯基配体、茚基配体、芴基配体和类似物，包括这些中的任何一个的部分饱和或取代的衍生物或类似物。这些配体上可能的取代基包括氢、因此本公开内容中描述“其取代的衍生物”包括部分饱和的配体，诸如四氢茚基、四氢芴基、八氢芴基、部分饱和的茚基、部分饱和的芴基、取代的部分饱和的茚基、取代的部分饱和的芴基、和类似结构。茂金属可以与固体活化剂、烷基铝化合物、烯烃单体和烯烃共聚单体结合来生产期望的双峰聚烯烃。催化剂的活性和产率可以相对地高。本文使用的，活性指每小时进料的每克固体催化剂生产的聚合物的克数，和产率指进料的每克固体催化剂生产的聚合物的克数。2005年8月22日提交的名称为“聚合催化剂以及单反应器内生产双峰聚合物的工艺”(“Polymerization Catalysts And Process For Producing Bimodal Polymers InA Single Reactor”)的美国专利申请序列号No.11/209,006和2005年8月19日提交的名称为“聚合催化剂以及单反应器内生产双峰聚合物的工艺”(“Polymerization Catalysts and Process for Producing Bimodal Polymers in a SingleReactor”)的美国专利申请序列号No.11/208,077公开了这样的催化剂系统的例子，它们中的每一篇以全文并入本文。

本文所用的，“聚合反应器”包括能够聚合烯烃单体(即：乙烯)生产均聚物和/或共聚物(即：PE均聚物和/或共聚物)的任意反应器。反应器内生产的均聚物和/或共聚物可以被称为树脂和/或聚合物。各类型的反应器包括，但不限于，可以被称为间歇式、淤浆、气相、溶液、高压、管式、高压釜或其他一种和/或多种反应器的那些反应器。气相反应器可以包括流化床反应器或分阶段卧式反应器。淤浆反应器可以包括立式和/或卧式环管。高压反应器可以包括高压釜和/或管式反应器。反应器类型可以包括间歇式和/或连续过程。连续过程可以使用间歇的和/或连续的产品出料或转移。过程还可以包括部分或完全地直接再循环聚合过程的未反应的单体、未反应的共聚单体、催化剂和/或助催化剂、稀释剂和/或其他材料。

本公开内容的聚合反应器系统可以包括一个系统中的一种类型的反应器或以任意合适构造操作的相同或不同类型的多个反应器。在多个反应器中的聚合物的生产可以包括在至少两个独立的聚合反应器中的若干阶段，所述至少两个独立的聚合反应器通过转移设备相互连接，这使得将由第一聚合反应器产生的聚合物转移至第二反应器是可能的。可选地，在多个反应器中的聚合可以包括聚合物从一个反应器手动或自动转移至随后的一个或多个反应器，进行另外的聚合。可选地，多阶段或多步聚合可以在单反应器中发生，其中改变条件以使不同的聚合反应发生。

一个反应器中的期望聚合条件可以与生产本公开内容的聚合物的整体过程中包括的任意其他反应器的操作条件相同或不同。多个反应器系统可以包括任意组合，其包括但不限于多个环管反应器、多个气相反应器、环管和气相反应器的组合、多个高压反应器或者高压反应器与环管和/或气相反应器的组合。多个反应器可以串联或并行操作。在实施方式中，可以采用反应器的任意布置和/或任意组合生产本公开内容的聚合物。

根据一个实施方式中，聚合反应器系统可以包括至少一个环管淤浆反应器。这样的反应器是常见的，并且可以包括立式或卧式环管。可以将单体、稀释剂、催化剂系统和任选的任意共聚单体连续地进料至发生聚合的环管淤浆反应器内。通常地，连续过程可以包括将单体、催化剂和/或稀释剂连续引入聚合反应器并从该反应器连续的移出包含聚合物颗粒和稀释剂的悬液。可以闪蒸反应器流出液以从固体聚合物、单体和/或共聚体中移出包含稀释剂的液体。各种技术可以被用于该分离步骤，包括但不限于可以包括加热和减压的任意组合的闪蒸；利用旋风分离器或旋液分离器中的旋风作用分离；或利用离心分离；或其他合适的分离方法。

例如，在美国专利号3,248,179、4,501,885、5,565,175、5,575,979、6,239,235、6,262,191和6,833,415中公开了典型的淤浆聚合过程(也称作颗粒形成过程)；它们中的每一篇通过引用以它们的全文并入本文。

用于淤浆聚合的合适的稀释剂包括但不限于被聚合的单体和在反应条件下为液体的烃。合适的稀释剂的实例包括但不限于烃，诸如丙烷、环己烷、异丁烷、正丁烷、正戊烷、异戊烷、新戊烷和正己烷。一些环管聚合反应可以在不使用稀释剂的本体条件(bulk condition)下发生。例子为美国专利号5,455,314公开的丙烯单体聚合，其通过引用以它的全部并入本文。

根据又另一个实施方式中，聚合反应器可以包括至少一个气相反应器。这样的系统可以采用连续的再循环流，该再循环流含有一种或多种单体，在催化剂存在下在聚合条件下连续地循环通过流化床。循环流可以从流化床中取出，并且再循环返回到反应器中。同时，聚合物产物可以从反应器中取出，并且新的或者新鲜的单体可以被加入以置换被聚合的单体。此类气相反应器可以包括烯烃的多步气相聚合的过程，其中烯烃在至少两个独立的气相聚合区中以气相被聚合，同时将在第一聚合区中所形成的含催化剂的聚合物进料至第二聚合区中。在美国专利号4,588,790、5,352,749和5,436,304中公开了一类气相反应器，其通过引用以它们的全部并入本文。

根据再一个实施方式，高压聚合反应器可以包括管式反应器或高压釜反应器。管式反应器可以具有添加新单体、引发剂或催化剂的若干区域。单体可被携带在惰性气流中，并在反应器的一个区域处引入。引发剂、催化剂和/或催化剂组分可以被携带在气流中，并在反应器的另一个区域处被引入。气流可被混合进行聚合。可以适当地利用热和压力，以获得最佳的聚合反应条件。根据又另一个实施方式中，聚合反应器可以包括溶液聚合反应器，其中通过合适的搅拌或其他方式使单体与催化剂组合物接触。可以采用包含有机稀释剂或过量单体的载体。如果需要，在存在或不存在液体材料的情况下，可以使单体以气相与催化反应产物接触。保持聚合区在将导致在反应介质中形成聚合物溶液的温度和压力下。可采用搅拌以获得更好的温度控制以及遍及聚合区来保持均匀的聚合混合物。利用适当的手段来使聚合放热散去。

适合本公开内容的聚合反应器可以进一步包括至少一个原料进料系统、至少一个催化剂或催化剂组分进料系统和/或至少一个聚合物回收系统的任意组合。本发明的合适的反应器系统可以进一步包括用于原料提纯、催化剂储存和制备、挤出、反应器冷却、聚合物回收、分级、再循环、储存、卸载(loadout)、实验室分析和过程控制的系统。

可控制聚合效率并提供聚合物性质的条件包括但不限于温度、压力、催化剂或助催化剂的类型和数量和各种反应物的浓度。聚合温度可以影响催化剂产率、聚合物分子量和分子量分布。根据吉布斯自由能方程，合适的聚合温度可以为解聚温度以下的任意温度。典型地，这包括从大约60℃至大约280℃，例如，和/或从大约70℃至大约110℃，这取决于聚合反应器类型和/或聚合过程。

合适的压力也将根据反应器和聚合过程改变。用于环管反应器中液相聚合的压力典型地少于1000psig。气相聚合的压力通常在大约200至500psig。管式或高压釜中的高压聚合通常在大约20000至75000psi下运行。还可以在通常较高温度和压力下出现的超临界区域中操作聚合反应器。压力/温度图的临界点之上(超临界相)的操作可提供优点。

可以控制各种反应物的浓度来生产具有某些物理和机械性质的聚合物。可以改变提议的由聚合物形成的最终应用产物和形成该产物的方法以确定期望的最终产品的性质。机械性能包括但不限于拉伸强度、弯曲模量、冲击强度、蠕变、应力松弛和硬度试验。物理性质包括但不限于密度、分子量、分子量分布、熔化温度、玻璃化转变温度、结晶熔融温度、密度、立体有规性、龟裂增长、短链支化、长链支化和流变测量。

通常，单体、共聚单体、氢、助催化剂、改性剂和电子供体的浓度对生产具体的聚合物性质是重要的。共聚单体可以被用来控制产物密度。氢可以用来控制产物分子量。助催化剂可以用来烷基化、清除毒素和/或控制分子量。由于毒素可以影响反应和/或以其他方式影响聚合物产物性质，可以使毒素的浓度最小化。改性剂可以用来控制产物性质，以及电子供体可以影响立体有规性。

在实施方式中，本文描述类型的PE基础树脂包括共混聚合物，如两种或多于两种组分聚合物诸如高分子量(HMW)组分和低分子量(LMW)组分的掺合物。共混聚合物可以为可与本文描述类型的PE基础树脂相容并能够制备本文描述类型的PE基础树脂的任意类型的。例如，PE基础树脂可以为聚合物的物理或机械掺合物，可选地，PE基础树脂可以为聚合物的反应器掺合物。在实施方式中，制备本文公开类型的PE基础树脂的过程包括独立于其他组分制备PE基础树脂的每个组分。过程可以包括在第一组反应条件下在存在催化剂系统的情况下聚合α烯烃单体以形成PE基础树脂的第一组分。过程可以进一步包括在第二组反应条件下在存在催化剂系统的情况下聚合α烯烃单体以形成PE基础树脂的第二组分。第二组分的形成可以在存在第一组分的情况下(例如：反应器掺合物)或不存在第一组分的情况下(并且随后掺合两种组分，例如，通过机械掺合、共挤出等)进行。应当理解在聚合期间调节催化剂系统经受的反应条件可以大量地改变所得的产物。制备PE基础树脂的过程可以进一步包括利用任意适合的方法(例如机械混合)使第一和第二组分接触。在这样的实施方式中，所得的PE基础树脂包括第一和第二组分的物理掺合物。

可选地，制备本文公开类型的PE基础树脂的过程包括在存在至少两类不同的催化材料或催化剂的情况下——例如包含至少两种过渡金属络合物的催化剂系统，聚合α烯烃单体。例如，催化剂系统可以包括第一和第二过渡金属络合物，其中第一和第二过渡金属络合物不同。在实施方式中，催化剂系统包括至少两种茂金属络合物并且在单反应器中两种催化剂都被采用时，导致同时形成PE基础树脂的两种组分。在替代方案中，第一催化剂系统包括可以与第一反应器相关联的第一茂金属络合物。可以使α-烯烃单体与第一催化剂系统和反应器以及调节以便聚合α-烯烃发生并且生产PE基础树脂的第一组分的条件接触。然后在导致α-烯烃单体聚合并且形成PE基础树脂的第二组分的条件下，可以使第一组分与第二催化剂系统和α-系统单体接触。在这样的实施方式中，顺序地生产PE基础树脂的组分。在前述的采用至少两种茂金属络合物的实施方式中，形成的PE基础树脂可以被描述为两种组分的反应器掺合物。

在实施方式中，PE基础树脂包括多峰PE树脂。本文中，聚合物树脂的“模式(modality)”指它的分子量分布曲线的形状，即聚合物重量分数作为它的分子量的函数的图的外观。聚合物重量分数指给定大小的分子的重量分数。具有显示单峰的分子量分布曲线的聚合物可以被称作单峰聚合物，具有显示两个明显峰的曲线的聚合物可以被称作双峰聚合物，具有显示三个明显峰的曲线的聚合物可以被称作三峰聚合物等。具有显示多于一个峰的分子量分布曲线的聚合物可以被统称为多峰聚合物或树脂。除非本文另有说明，参考PE基础树脂理解为包括多峰PE基础树脂，其包括但不限于由包含至少两种茂金属络合物(例如双-茂金属催化剂)的催化剂系统生产的具有HMW组分和LMW组分的树脂。在实施方式中，PE基础树脂为茂金属催化的多峰(例如双峰)聚乙烯与1-己烯共聚物。在实施方式中，PE基础树脂为双-茂金属催化的多峰(例如双峰)聚乙烯共聚物。合适的共聚单体的实例非限制地包括具有从3至20个碳原子的不饱和烃，诸如丙烯、1-丁烯、1-戊烯、1-己烯、3-甲基-1-丁烯、4-甲基-1-戊烯、1-庚烯、1-辛烯，1-壬烯，1-癸烯及其混合物。在一方面中，共聚单体为1-己烯。

聚合物树脂可以具有彼此不同的两种或多于两种的组分，例如基于它们单独的组成和/或分子量分布。可以对聚合物树脂的每个单独组分制作分子量分布曲线。例如，聚合物树脂的单独组分的分子量分布曲线可以表现单个峰并因此为单峰的。单独组分的分子量分布曲线可以叠加在共同的图表上以形成聚合物树脂整体的分子量分布曲线。这样的叠加后，聚合物树脂整体的合成曲线可以为多峰的或显示对应不同分子量分布的n种聚合物组分的n个明显的峰。例如，双峰聚合物树脂可以显示对应两种单独组分的两个明显的峰。例如，双峰聚合物树脂可以具有通常可以表征为高分子量聚合物组分的第一组分和通常可以表征为低分子量聚合物组分的第二组分。三峰聚合物组合物可以显示对应三种单独聚合物组分的三个明显的峰。可选地，将单独组分的分子量分布曲线叠加可以显示与对应具有不同但重叠分子量分布的聚合物部分的单独组分的曲线相比变宽的单个峰。在表现单峰时这类组合物可以解卷积(deconvolute)为它们的单独组分峰，并且因此可以显示为多峰组合物。

PE基础树脂的单独组分可以包括均聚物、共聚物或它们的掺合物。在一方面，PE基础树脂的组分可以为由乙烯与一种或多种共聚单体诸如α-烯烃的聚合物组成的共聚物。在一方面，PE基础树脂包括高分子量(HMW)组分和低分子量(LMW)组分，例如，HMW共聚物组分(例如乙烯和1-己烯的共聚物)和LMW共聚物组分(例如乙烯和1-己烷的共聚物)。在实施方式中，PE基础树脂为双-茂金属聚乙烯，其具有由聚乙烯和1-己烯共聚物组成的HMW组分和由聚乙烯和1-己烯共聚物组成的LMW组分。

在实施方式中，PE基础树脂包括LMW组分和HMW组分，其中LMW组分在PE基础树脂中存在的重量分数为基于PE基础树脂的总重量从大约0.3至大约0.7，可选地从大约0.4至0.7，或者可选地从大约0.5至大约0.65，和HMW组分构成PE基础树脂的剩余部分。在实施方式中，本文公开类型的PE基础树脂可以由具有峰分子量(M_p)范围从大约25kg/mol至大约65kg/mol，可选地从大约35kg/mol至大约60kg/mol，或者可选地从大约40kg/mol至大约50kg/mol的LMW组分和具有M_p范围从大约67kg/mol至大约600kg/mol，可选地从大约200kg/mol至大约600kg/mol，或者可选地从大约400kg/mol至大约500kg/mol的HMW组分表征。本文中，M_p指峰分子量。

应当理解，在共混聚合物(例如物理或反应器掺合物)的情况中，本文中近似地描述掺合物的单独组分。因此，将本文中提供的共混聚合物的单独组分的任意计量或特性近似为相应于指定组分的该部分材料，以及提供其作为整个掺合物的较大背景(context)内一些部分材料的值。因此，在不能够测量单独组分的特性(例如反应器掺合物)时，这样的特性当在本文提出时可能包含来自该掺合物的其他组分的一些贡献。

PE基础树脂的分子量分布(MWD)可以由重均分子量与数均分子量的比表征，其也被称为多分散指数(PDI)或更简单称为多分散性。数均分子量为经过测量n个聚合物分子的分子量、将分子量相加并且除以n计算的单独聚合物的分子量的共同平均值。重均分子量描述聚合物组合物的分子量分布并根据等式1计算：

M_{n} = \frac{Σ_{i} N_{i} {M_{i}}^{2}}{Σ_{i} N_{i} M_{i}} - - - (1)

其中N_i为分子量M_i的分子数目。所有分子量平均值以克每摩尔(g/mol)表示。

在实施方式中，PE基础树脂的单独组分(例如LMW组分和HMW组分)具有窄分子量分布(MWD)。更具体而言，HMW组分可以具有从大约2至大约5，可选地从大约2至大约4，或者可选地从大约2至大约3的PDI。LMW组分可以具有从大约2至大约5，可选地从大约2至大约4，或者可选地从大约2至大约3的PDI。所得的PE基础树脂(即，包括LMW和HMW组分两者)可以具有从大约5至大约30，可选地从大约5至大约20，或者可选地从大约5至大约10的宽MWD。

在实施方式中，在聚合物熔化形成和加工诸如挤出模塑期间，按本文中描述制备的PE基础树脂可以表现一种或多种类型的熔体破裂。类型、程度和聚合物熔体经历熔体破裂的条件可以根据聚合物微结构变化。在实施方式中，识别具有期望加工特性的PE基础树脂的方法包括取得本文中公开类型的多个PE基础树脂，并使用毛细管流变测定法测量多个基础树脂的为剪切速率函数的剪切应力。

毛细管流变测定法为一种技术，借此样品经历以设定容积流速通过限定尺寸的模具挤出，并记录跨过模具的剪切压降。在实施方式中，本文中公开类型的PE基础树脂是毛细管挤出实验的对象来表征树脂的熔体破裂行为。可以利用任意合适的方法进行毛细管挤出实验。例如，可以利用匀速模式操作的双头毛细管流变仪(dual-bore capillary rheometer)(RosandRH-7，Malvem)在190℃下进行毛细管挤出实验。可以使用1mm直径、16mm长度的毛细管模具和1mm直径的小孔模具。模具的入口角度可以为180°，并且从储藏桶至模具的收缩比可以为大约15。对给定样品进行一步剪切速率测试，以根据等式2获得表观壁剪切速率和表观壁剪切应力(σ_A)：

{\overset{\cdot}{γ}}_{A} = \frac{4 Q}{{πR}^{3}}

和

σ_{A} = \frac{R}{2} \frac{ΔP}{L} - - - (2)

其中R为毛细管半径，ΔP为测量的跨过毛细管的压降，L为毛细管长度，以及Q为施加的流速。分别根据等式3采用巴格利和拉宾诺维奇校正来获得壁处更真实的剪切应力值(σ_w)和剪切速率

σ_{W} = \frac{R}{2} \frac{(ΔP - P_{o})}{L}

和

{\overset{\cdot}{γ}}_{W} = (\frac{3 + b}{4}) {\overset{\cdot}{γ}}_{A} - - - (3)

其中P_o为测量的小孔模具的压力以及可以以不同剪切速率收集挤出物并利用光学显微镜使其成像，以识别熔体破裂的起点临界压力和剪切速率。

在实施方式中，本文公开类型的PE基础树脂表现表面熔体破裂(SMF)，其在小于大约200千帕斯卡(kPa)的临界应力，可选地从大约30kPa至大约180kPa下出现。临界应力指作为触发特定挤出物变形或熔体破裂的起点的壁剪切应力。SMF还可以被称为光滑至粗糙转变或鲨鱼皮熔体破裂(SSMF)。SMF的起点为在挤出熔化的树脂(即熔体)通过模具期间，在模具的出口开始的PE基础树脂中的聚合物不稳定。SMF可以被归因于当熔体从模具出来时，熔体的加速(高拉伸速率)。不希望被理论限制，假设当速度场从无滑移边界条件调整为自由表面条件，离开模具的熔体在的壁附近中经历大的、快速的拉伸形变。自由表面上大的应力引起周期性裂纹，其结果成为称为鲨鱼皮的小幅度周期性变形，其为由模具生产的产品(例如管)中存在的可见表面缺陷。临界应力与SMF的起点有关。

在实施方式中，当与单峰PE基础树脂或非利用双茂金属催化剂制造的PE比较时，该公开内容的PE基础树脂变现降低量的滑-粘破裂(SSF)。当模具壁处的剪切应力超过临界应力时，相信出现SSF。当这个出现时，熔体像塞子向前猛拉，减轻它后边的压力，使得取向的链段缩回一些。一旦压力减轻，聚合物移动的速率减慢并且它重新建立非滑移边界条件。在SSF期间，模具内的压力波动并且聚合物输出不稳定。SSF压力振动的幅度被记录并与熔体破裂的起点相关联。在实施方式中，本文公开类型的PE基础树脂表现小于单峰PE基础树脂或非利用双茂金属催化剂制造的PE的SSF压力振动的趋势。在实施方式中，本文公开类型的PE基础树脂由滑-粘大小表征，其从大约300psi至大约1500psi，可选地从大约500psi至大约1500psi，可选地从大约500psi至大约900psi，或可选地从大约600psi至大约800psi。

在实施方式中，本文中公开类型的PE基础树脂可以表现表面熔体破裂，其在从大约10s^-1至大约100s^-1，可选地从大约10s^-1至大约50s^-1，或可选地从大约20s^-1至大约40s^-1的临界剪切速率下出现。本文中，剪切速率指作为触发特定挤出物变形或熔体破裂的起点的挤出速度。这涉及前面讨论的临界应力和PE基础树脂的熔体流动指数/粘度。

分别在图1A和1B中以图解释常规单峰PE基础树脂和本文中公开类型的PE基础树脂的熔体破裂行为。图1展示以兆帕斯卡(MPa)单位的剪切速率的对数与以秒倒数(1/s)单位的剪切应力的对数的图，它们中的每个如本文中描述的更多细节所确定。在实施方式中，表现与图1B一致的熔体破裂行为(例如与其相同或基本上相似)的PE基础树脂可以被称为具有为剪切速率对数的函数的剪切应力对数的大约平滑曲线。图1A显示与熔体的特性相关的四个区域，即光滑、鲨鱼皮、滑-粘和整体熔体破裂(GMF)。图1B显示与熔体的特性相关的四个区域，即光滑、粗糙、波状和整体熔体破裂(GMF)。

在实施方式中，多种本文公开类型的PE基础树脂经过毛细管流变测定法。在实施方式中，识别具有熔体破裂降低趋势的PE基础树脂的方法，包括识别具有大于大约300psi的滑-粘大小、大于大约90kPa的应力的光滑至粗糙转变和大于大约10s^-1的剪切速率的PE基础树脂。这样的具有大于大约300psi的滑-粘大小、大于大约90kPa的应力的光滑至粗糙转变和大于大约10s^-1的剪切速率并因此具有熔体破裂降低趋势的树脂被称为为具有降低的熔体破裂趋势的聚合物(PRMT)。可以选择PRMT并进一步加工成为如本文描述更多细节的制品(例如管)。

在实施方式中，进行毛细管挤出实验并识别通过至少一个下述条件表征的PE基础树脂：小于大约300psi的滑-粘大小；小于大约90kPa的应力的光滑至粗糙转变和小于大约10s^-1的剪切速率。这样的树脂可以表现熔体破裂增加趋势并在本文中被称为具有增加熔体破裂的树脂(RIM)。

如本文中公开的具有熔体破裂降低趋势的PRMT(例如茂金属催化的多峰PE基础树脂)可以由大于大约300psi的滑-粘大小、大于大约90kPa的应力的光滑至粗糙转变和大于大约10s^-1的剪切速率表征。进一步，如本文中公开的，测量滑-粘压力振动大小和光滑至粗糙转变的应力和剪切速率可以通过毛细管挤出实验进行。本领域普通技术人员应了解的，毛细管挤出实验是时间和劳动都密集的。在实施方式中，识别具有熔体破裂降低趋势的PE基础树脂(例如PRMT)的可选方法包括将本文公开类型的PE基础树脂的一个或多个加工特性(例如熔体破裂行为)与利用获取聚合物微结构信息的技术诸如凝胶渗透色谱(GPC)进行的测量相关联。

在实施方式中，聚合物微结构和加工特性之间的解析关系由化学计量分析限定。解析关系可以为数学等式的形式。化学计量分析指对由化学分析提供的数据诸如GPC数据应用统计学和图像识别技术。

在实施方式中，将本文公开类型的PE基础树脂的一个或多个加工特性(例如熔体破裂行为)与利用获取聚合物微结构信息的技术诸如GPC进行的测量相关联的方法被用来识别RIM，并且可以如本文中公开的来改性这样的RIM以产生PRMT。在实施方式中，方法包括将聚合物的MWD曲线与由毛细管流变测定法确定的熔体破裂性质相关联。

在实施方式中，对从一系列本文公开类型的具有不同的已知组成的PE基础树脂的至少两个训练样品获得的数据进行化学计量学分析，所述训练样品被研究以弄清数据和一个或多个已知样品特性之间的相互关系。在实施方式中，数据包括关于聚合物微结构的信息(例如由GPC确定的数据)以及一个或多个样品特性包括熔体破裂行为(例如通过本文中描述的毛细管分析提供的可选类型的熔体破裂行为，即，用来识别RIM或PRMT的特性)。可选地，可以分析至少5个训练样品，或至少10个训练样品，或至少20个训练样品，或至少30个训练样品，或至少40个训练样品，或至少50个训练样品。可以一起分析的训练样品的数目限制通常由采用的软件和计算机硬件的限制决定，并且没有考虑使用的样品的数目的具体上限。

通常(如这里)，测试一组具有不同组成的训练样品，以便可以评估各自样品得到的数据的差异以找出由自变量的变化引起的相关因变量的变化。然而，研究人员可以采用训练样品集，其包括一些双份、三份、或更多重复的样品。一集中包括重复的训练样品——其还包括许多不同的训练样品，可以降低统计学误差。任选地，训练样品可以为现有工作中、文献中、由其它训练样品插值或外推，或其他来源表征的样品，其与物理上可用的样品相对。

另一个问题是选择的训练样品的性质。通常，训练样品将非常地类似期望的测试样品，所以可以容易地比较测试样品和训练样品的性质。该训练样品集应该包括具有一系列超过测试样品的可预料性质的性质的成员。选择宽范围的样品将允许开发更强(robust)的模型，所以从训练样品得到的数据可以用于如此样品，该样品可以具有与可预料性质有一些不同的性质。

选择宽范围的样品还允许使用插值，而不是外推以将训练样品的性质与测试样品相关联。训练样品可以但不需要通过将测试样品的部分分开进行。在实施方式中，除了测试样品的那些以外的材料可以被用作训练样品或训练样品的成分。可以测量训练样品的分析数据，从文献值中获得训练样品的分析数据，从现有工作得到训练样品的分析数据或从来源的组合中获得训练样品的分析数据。分析训练样品的聚合物微结构数据结果(例如由GPC提供的)或其他聚合物微结构信息以寻找聚合物微结构和预测的聚合物的熔体破裂行为之间的相关性。可以利用任意适合的化学计量学软件进行聚合物微结构(例如由GPC数据提供的)和预测的熔体破裂行为之间关系的分析。在实施方式中，化学计量学软件对比训练样品的聚合物微结构结果并寻找聚合物的聚合物微结构结果(例如GPC数据)和熔体破裂行为之间的相关性。

在实施方式中，利用任意适合的化学计量学技术进行相关数据(例如GPC数据)的化学计量学分析。适合的化学计量学技术的实例包括但不限于偏最小二乘法回归(PLS)、多重线性回归分析(MLR)、主成分回归(PCR)、主成分分析(PCA)和判别分析，以及实验设计(DOE)和响应面方法。在实施方式中，利用PLS2进行化学计量学分析。PLS指利用潜变量模拟观测变量集之间的关系的一广泛类的方法。所有PLS方法的基本假设是观测数据由小数目的潜变量驱动的系统或过程产生。

在实施方式中，评价聚合物样品的熔体破裂特性的方法包括识别至少两种具有不同但已知的熔体破裂特性的训练样品。训练样品可以经过GPC以确定聚合物样品的各种特性，诸如分子量分布、聚合物样品中存在的每种成分的量、重均分子量和类似特性。典型地，利用标准计算机软件来绘制和/或分析色谱分离的结果来确定GPC分析的结果。在替代方案中，可以从任意适合的来源(例如文献值)获得训练样品的GPC数据。然后可以进行GPE数据的分析以确定与训练样品中熔体破裂特性的已知区别相关的至少一个参数。可以进行化学计量学分析以限定聚合物微结构数据的数目、聚合物微结构数据的类型和聚合物微结构数据之间的关系，其将作为PE基础树脂的观测熔体破裂特性的代表(proxy)。需要理解的是建立在代表数据(例如GPC)和观测的实际特性(例如熔体破裂)之间存在的关系以及分析地限定该关系将取决于选择的训练样品的性质，如本文中先前讨论的。

在实施方式中，提供具有未知熔体破裂特性的聚合物样品(测试样品)的GPC数据。对于这些测试样品，鉴定被确定为与训练样品中的熔体破裂特性相关的参数的值。对这些在测试样品鉴定的参数值运用通过分析训练样品发现的解析关系，并因此预测测试样品的熔体破裂特性。由这个预测的特性，样品可以被识别为RIM或PRMT。例如，训练样品集的GPC数据的DOE可以将熔体破裂特性(Y)与聚合物微结构之间的关系限定为具有可测量变量(例如M_p)和由训练样品的化学计量学分析确定的常数的等式。因此，利用从测试样品的GPC分析获得的数据(例如Mp)和由训练样品的化学计量学分析鉴定的数学关系，可以预测测试样品的熔体破裂特性。

在实施方式中，识别具有一种或多种期望加工特性的PE基础树脂的方法包括获得多个本文公开类型的PE基础树脂，其具有已知分子量分布、已知滑-粘大小、已知光滑至粗糙转变的应力以及已知剪切速率(即，训练样品)。方法可以进一步包括执行化学计量学分析以确定多个PE树脂(即，训练样品)的已知分子量分布、已知滑-粘大小、已知光滑至粗糙转变的应力和已知剪切速率之间的解析关系。方法可以进一步包括获得多个多峰茂金属催化的PE树脂的样品(即，测试样品)，每个具有已知分子量分布、未知滑-粘大小、未知光滑至粗糙转变的应力和未知剪切速率，并且利用解析关系确定多个多峰茂金属催化的PE样品(即，测试样品)中每个的未知滑-粘大小的值、未知光滑至粗糙转变的应力的值和未知剪切速率的值。基于预测的熔体破裂特性，方法可以进一步包括识别具有熔体破裂降低趋势的多峰茂金属催化的PE树脂(例如PRMP)，所述熔体破裂降低趋势由具有大于大约300psi滑-粘大小，大于大约90kPa的应力的光滑至粗糙转变和大于大约10s^-1的剪切速率的样品表征。方法可以进一步包括将PRMP形成制品，诸如管。

在可选的实施方式中，基于预测的熔体破裂特性，方法可以进一步包括识别具有熔体破裂增加趋势的多峰茂金属催化的PE树脂(例如RIM)，所述熔体破裂增加趋势由具有小于大约300psi滑-粘大小，小于大约90kPa的应力的光滑至粗糙转变和小于大约10s^-1的剪切速率的样品表征。方法可以进一步包括改性识别的RIM以降低材料熔体破裂的趋势。可以分析改性的RIM(例如：通过GPC)来确定分子量分布，并由此预测改性的RIM的熔体破裂行为(如本文中描述的)，例如来确定RIM是否已经被改性产生PRMP。方法可以进一步包括将PRMT形成制品，诸如管。

如本文中描述的，可以将由毛细管流变测定法确定的流动性质与聚合物的整体MWD曲线相关联。本文，MWD为用来获取聚合物微结构信息的计量。本领域普通技术人员应当理解，聚合物的MWD取决于若干因素。在实施方式中，方法包括进行化学计量学分析以便建立对MWD有贡献的一个或多个因子和聚合物的熔体破裂行为之间的关系。例如，利用统计学的实验设计(DOE)和响应面法，可以在聚合物的分子量组分和它们随后对毛细管结果的影响方面，确定聚合物的MWD曲线。

在实施方式中，具体聚合物的MWD曲线被描述为n个因子的线性组合，其中n等于或大于2，可选地，等于或大于大约3，或可选地等于或大于大约4。在实施方式中，n为2并且组分被指定为P1和P2。在这个实施方式中，可以为每个P1和P2分配M_p、PDI和重量分数组成。利用这两个组分(即：P1和P2)的组合，以系统方式可以探索各种MWD曲线对聚合物的熔体破裂特性的影响(即，毛细管响应)。可以利用任意适合的峰形，诸如高斯或Schluz-Flory，表示MWD的组分(即，P1和P2)。在实施方式中，利用对数正态(即高斯)形峰表示MWD的组分(即，P1和P2)。在实施方式中，聚合物为聚合物的物理掺合物或混合物，其中组分的准确数目以及这些组分关于M_w和M_n的性质已知。在实施方式中，开始被描述为两组分(即，P1和P2)的线性组合的聚合物的MWD可以进一步由每个组分的峰分子量(M_p P1和M_p P2)，每个组分的PDI以及每个组分的重量分数表征。

在实施方式中，方法进一步包括通过改变表征MWD(即，每个组分的M_p、PDI和重量分数)的单独的参数数字地生成MWD曲线。假设MWD分布等于一(即，1)并由两组分峰描述(即，n＝2)，用于描述MWD的参数的数目可以由6个减少为5个，其中P2的重量分数组成可以根据P1的重量分数撰写(即：wtfrac.P2＝1-wt frac.P1)。在图7中图解这些参数的每个。由参数的每个变化生成的MWD曲线可以被用来预测熔体破裂特性(例如滑-粘大小)。参数地改变参数并识别每个参数和/或参数组合对具体熔体破裂特性的贡献可以帮助说明具体参数和/或参数组合与得到的熔体破裂特性(例如滑-粘大小)之间的解析关系。在实施方式中，一个或多个改变的参数和结果(例如滑-粘大小)之间的关系可以以本文中先前公开类型的数学算法的形式整理，并在下面示例。在一些实施方式中，算法包括鉴定对得到的熔体破裂特性(例如滑-粘大小)有贡献的MWD的所有参数。

在实施方式中，方法进一步包括统计分析化学计量学测定的结果，以识别对得到熔体破裂特性(例如滑-粘大小)有显著地贡献的参数。本文中“显著的”指统计显著性，其被定义为偶然地出现获得的结果的可能性。利用任意适合的方法，可以确定分析的统计显著性，例如，方法可以进一步包括分析化学计量学测定的结果的方差。方差分析(ANOVA)方法被用在数据分析中，以确定不同实验条件下差别的表达。在单因子ANOVA中，存在一个研究的实验因子。例如，该因子可以是峰分子量对滑-粘大小的影响。在双因子ANOVA，存在两个研究的因子，例如，LMW组分的量和LMW组分的PDI对滑-粘大小的影响。每个因子可以具有多重水平。两个因子之间的相互作用也包括在ANOVA分析中。也可以进行ANOVA以便确定在不同的测量组中在测量方式之间是否存在统计差异。例如，不同的测量组可以包括测量具体组分的不同重量分数下的滑-粘大小。在每个组中，在相同条件下可以有若干重复的测量。首先，技术人员发现存在组内方差和组间方差。组内方差为在相同条件下进行一组实验内测量的测量方差。组间方差为在不同条件下进行实验的均值的测量方差。组内方差反映测量技术的测量误差，以及组间方差包括测量技术的测量误差和由不同条件导致的变化两者。然后将组间方差与组内方差进行比较。如果组间方差显著地比组内方差大，则可以推论不同条件在熔体破裂特性(例如滑-粘大小)测定中产生统计学显著的变化。在ANOVA分析，基本的原假设是所有条件具有相同均值。随着建立的均方和自由度，可以计算F-统计的p-值。p-值为原假设可被接受的概率。当p-值低于给定的阀值，例如p-值＜0.01，则原假设可以被否定，以及代替的假设，其意味着一些实验条件具有不同的均值，可以被接受。换句话说，一些试验的条件已经产生熔体破裂特性的变化。

在实施方式中，修改描述一个或多个变化参数和结果(例如滑-粘大小)之间关系的算法，以仅反映被发现显著地对结果有贡献的那些参数。本领域普通技术人员应当理解，可以构建和外推统计模型来产生位于实际样品可观测或可能的范围之外的参数值。例如，利用本文公开的方法，可以构建模型，其预测负的滑-粘大小值。在这样的例子中，了解模型的限度，并且可以将获得的负值假设为具有零值。

可以采用确定对MWD有贡献的单独参数与具体熔体破裂特性之间关系的结构来识别可以被调整以改性特定树脂的熔体破裂特性的参数和/或参数的组合。在实施方式中，通过掺合n种具有确定的一个或多个参数(例如每个组分的重量分数，每个组分的PDI)的组分来制备PMRT，以提供具有一种或多种期望熔体破裂特性的共混聚合物。本领域普通技术人员应当理解，具有熔体破裂降低趋势的聚合物(例如PRMT)的特定设计将依赖于化学计量学和统计分析的结果，其将鉴定存在于对MWD有贡献的参数和特定熔体破裂特性之间的任意关系。例如，化学计量学分析的结果可以指出光滑至粗糙转变的应力中显著因子之一为LMW组分的峰分子量。因此，将LMW组分的峰分子量调节至化学计量学分析(例如，响应化学计量学分析结果的调节)的结果指出的范围内将被预期产生具有在一些使用者和/或过程预期范围内的光滑至粗糙转变的应力的树脂。因此，可以有众多表现出熔体破裂降低趋势的聚合物设计，因此对熔体破裂问题的解决方案取决于各种参数，但是鉴于本文的公开内容(例如对化学计量学分析的响应)，其可被理解和使用。

例如，减少或消除本文公开类型的RIM中的熔体破裂(例如SMF)的方法包括增加LMW组分的分子量。在实施方式中，减少或消除本文公开类型的RIM中的熔体破裂(例如SMF)的方法包括减少LMW组分的量和HMW组分的M_w两者。在实施方式中，减少或消除本文公开类型的RIM中的熔体破裂(例如SMF)的方法包括引入具有位于LMW组分和HMW组分的MWD峰模式之间的MWD峰模式的聚合物组分。这样的修改可通过下述进行：通过在LMW组分和/或HMW组分聚合期间(例如在形成反应器掺合物期间)改变一种或多种过程条件和/或在形成机械掺合物期间替换和/或添加一种或多种组分，诸如，选择除了存在于RIM中的组分以外的可选的LMW组分和/或HMW组分，和/或通过添加具有在LMW和HMW组分的MWD峰模式之间的MWD峰模式的额外组分。在各种实施方式中，这样的RIM改性有效地将RIM转化为PRMT。

应当理解，本文中公开的方法是为了提供对为多峰聚合材料的成分的组分的改性。进一步，应当理解，在共混聚合物的情况下，独立地对多组分掺合物的单独组分起作用或进行表征而不影响和/或不存在掺合物其他组分是困难的或不可能的。因此，当涉及共混聚合物的组分(例如HMW组分)时，本文中公开的方法涉及对指定为特定组分的部分聚合物起作用或改性的能力，应当理解这些组分可以不是独立实体和/或可以对聚合物的另一组分发生一些影响。

不希望受理论的限制，由于组合物具有相当于不连续实体的组分，本文公开类型的RIM可以展示上述的熔体破裂特性，诸如图1B中显示的。在典型地用于由本文公开类型的RIM制造制品的加工条件下，LMW组分可以引起向表面迁移，其不受对HMW组分的分子缠结的阻碍。因此，本文公开类型的RIM的独特熔体破裂和滑移行为可归因于两组分的MWD峰相当大地分开以及低模式具有显著量的LMW组分以致缠结在该模式内受限的事实。在挤出流动期间，LMW组分的分子分聚引起这些组分在模具壁附近浓缩，这又引起影响熔体破裂性为的显著的表观壁滑移和较少弹性效应。因此，改性RIM的熔体破裂特性的各种实施方式包括保持与HMW组分有关的MWD峰恒定以及改性LMW组分的MWD(例如移动与LMW组分有关的MWD峰的位置和/或调节其尺寸)。

在实施方式中，PRMT为多峰茂金属催化的树脂。进一步，表现大于大约300psi的滑-粘大小、大于大约90kPa的应力的光滑至粗糙转变以及大于大约10s^-1的剪切速率的这样的树脂被表征为熔体破裂降低趋势。

如本文中描述的PRMT可以形成各种制品，包括但不限于家庭容器、器具、薄膜产品、桶、燃料箱、管、防渗膜以及衬垫。一方面，通过塑性成型过程，诸如挤出，本公开内容的PRMT被制成管。制造聚合管的方法包括将熔融态的聚合物或共聚物经过模具挤出以形成聚合管并且冷却该管。

最简单的术语管挤出通过下述执行：通过熔化、输送(convey)聚乙烯小球成特定形状(通常为环状形)并在冷却过程期间使该形状固化。如下提供管挤出的多个步骤。聚合物原料可以为预着色聚乙烯树脂或者它可以为天然聚乙烯和颜色浓缩物的混合物(被称为“盐和胡椒掺合物”)。在北美，管挤出的最常见的原料为“盐和胡椒掺合物”。欧洲或世界的其他地区，管挤出最常见的原料为预着色聚乙烯树脂。严格地控制原料以获得合适的最终产品(管)和最终消费者规格。

然后将原料进料入挤出机。最常见的管生产的挤出机系统为单螺杆挤出机。挤出机的目的是将聚乙烯小球熔化、输送和使其均匀。根据挤出机螺杆设计和聚乙烯流动性质，典型地挤出温度范围从178℃至250℃。

然后将熔融聚合物经过模具。模具将均质聚乙烯聚合物熔体分配在固体心轴周围，其将该熔体形成环状形。在模具出口可以进行调整，以尝试通过该过程其余部分补偿聚合物垂挂(sag)。为了使管符合合适的尺寸参数，然后按尺寸制作管。有两种按尺寸制作的方法：真空或加压。两者都采用不同的技术和不同的设备。

接下来，冷却管并将管凝固成预期的尺寸。通过利用若干水槽，实现冷却，其中外侧管浸没在水槽中或者将水喷洒在管外部。管从外表面至内表面冷却。因为聚乙烯为热的不良导体，管内壁和内部表面可以保持非常热持续长时间段。最后印刷管，并盘绕或按长度切割管。

在实施方式中，PRMT用来制备具有大于大约0.925g/ml至大约0.942g/ml的密度的管，可选地，从大约0.928至大约0.940g/ml或可选地从大约0.930g/ml至大约0.940g/ml，如根据ASTM D 1505所确定的。

压力管(气体运输)应用中的大多数野外破坏(field failure)可归因于被称为慢性龟裂增长(SCG)的脆性破裂模式。这已经导致开发了许多实验室-规模的试验，诸如宾夕法尼亚缺口拉伸试验(Pennsylvania Notch Tensile Test)(PENT；ASTM F1473)和全缺口蠕变试验(Full Notch Creep Test)(FNCT；ISO 16770.3)，来预测各种聚乙烯对SCG的抗性。在PENT试验中，被切口的矩形条(以确保脆性破裂)在80℃下经受恒定负载，直到它们最终断裂。记录破坏时间并且通常认为其将反映聚合物的SCG抗性。由本文公开的PRMT制备的管可以表现从大约500小时至大约20,000小时的PENT值，可选地，从大约550小时至大约20,000小时，或可选地从大约600小时至大约20,000小时。

修改的却贝冲击试验——被称作剃刀切口的却贝(Razor-Notched Charpy)冲击试验，已经作为有用的RCP破裂抗性的指标出现。在ASTM F 2231中详细描述这个修改的却贝试验。这个试验包含当利用摆动的摇锤冲击薄模塑的矩形板(具有剃刀切口)时，测量冲击能。这个试验可以在多个温度下执行；使技术人员能够确定破坏模式由延性变为脆性的温度。由该试验得到的结果如下：(i)室温下冲击能(以焦耳表示)以及(ii)破坏为明显延性的最低温度(铰链断裂冲击能＞0.15J)；为了方便，该温度将被称作却贝延性至脆性临界温度，却贝T_db。一般来说，更高室温冲击能和更低却贝T_db意味着接着产生的管将具有更好的RCP抗性。

由本文公开的PRMT制备的管可以具有小于大约-25℃的却贝T_db；可选地，却贝T_db小于大约-15℃，或可选地，却贝T_db可以小于大约-10℃。却贝冲击能为制品的冲击韧度的量度。根据本公开内容生产的聚合物测试制品可以具有从大约1.0J至大约3.0J的却贝冲击能，或可选地，从大约1.0J至大约2.58J，如在室温下根据ASTM F 2231，剃刀切口的却贝冲击试验所确定的。

在实施方式中，通过弯曲模量表征由本文公开类型的PRMT制备的管。弯曲模量可以被定义为在弹性限制内在弯曲试验样本上施加的应力与该样本的最外层纤维中相应的应变的比率。在实施方式中，由本文公开类型的PRMT制备的管具有从大约80kpsi至大约110kpsi时，可选地从大约85kpsi至大约105kpsi，或可选地从大约90kpsi至大约100kpsi时，2％正割的弯曲模量，如在0.5in/min的速度下，利用具有16.1英寸跨度深度的注射模塑试验样本，根据ASTM D790所确定的。

在实施方式中，由本文描述类型的PRMT制备的管展现大于大约400％的断裂伸长，可选地，大于大约450％，或可选地大于大约500％，如根据ASTM D638所确定的。断裂伸长指对应拉伸断裂强度的伸长。

在实施方式中，由本文描述类型的PRMT制备的管表现增加的杨氏模量。杨氏模量为材料刚度的量度，并被定义为应力的变化率与应变的比率。杨氏模量可以实验上由在材料样品上进行的拉伸试验期间创建的应力-应变曲线的斜率确定，如根据ASTM D638所确定的。在实施方式中，PRMT被用来制作IV型条并且当根据ASTM D638在2in/min的速度下确定时，展示范围为从大约120kpsi至大约190kpsi，可选地从大约120kpsi至大约185kpsi，或可选地从大约120kpsi至大约180kpsi的杨氏模量。

在实施方式中，由本文描述类型的PRMT制备的管展现从大约2600psi至小于大约3000psi，可选地从2600psi至大约2950psi，或可选地2600psi至大约2900psi的屈服拉伸强度，如根据ASTM D638所确定的。屈服拉伸强度指当在应力-应变曲线上没有赢得重量增加的情况下允许膨胀增加的拉伸应力。在实施方式中，由本文描述类型的PRMT制备的管展现大于大约4000psi的断裂拉伸强度，可选地大于大约4500psi，或可选地大于大约5000psi，如根据ASTM D638所确定的。断裂拉伸强度指材料被破坏时刻下的拉伸应力。对于屈服拉伸强度和断裂拉伸强度两者，由PRMT制备的管为IV型条，其在2in/min下测试。

在实施方式中，由本文描述类型的PRMT制备的管表现高于大约220℃的热稳定性，如根据ASTM D3350所确定的。

在实施方式中，由本文公开类型的PRMT制备的管由它可以抗快速裂纹扩展(RCP)的程度表征。对于测量聚乙烯管的RCP抗性，小规模稳态(S4)试验为目前的标准。在S4试验中，管样本为7个直径长，并且在两端密封，且用空气加压。典型地，管样本以外部的试验温度为条件，然后被转移至S4试验台进行试验。尖利的凿尖撞针冲击管的一端，并驱动快行的裂纹通过管的主要部分。随着裂纹扩展，沿着管长隔开的内部圆盘挡板抑制在它前面的轴向降压，以致在龟裂增长的整个过程期间，裂纹尖端处的压力近似地等于试验压力。这促进稳态龟裂增长。进一步，在S4试验中，样本周围的容纳笼(containment cage)避免管的燃烧。这也在使延性瞬态爆破最小化的同时，限制稳态裂纹扩展的破坏模式。在ISO 13477标准中描述S4试验细节和步骤。可以在固定温度下执行试验来确定维持RCP所需的临界压力(P_c)。可选地，在给定/固定操作压力(通常为5巴)和各种温度下，一系列试验可以被用来测量用以维持RCP的临界温度(T_c)。一般来说，甚至对于将要开始的RCP，管的温度必须低于临界限。一旦开始RCP，管内的压力必须超过维持稳态裂纹扩展的临界值。因此，对于管，低S4 T_c和高S4 P_c将有助于使RCP破坏最小化。

S4临界温度越低越好，因为它产生管更宽的最终使用温度范围。由本文公开的PRMT制造的管——具有8-英寸标称的外部直径、大约11的标准直径比率(SDR＝OD/t，其中t＝壁厚度)可以具有根据ISO DIS 13477(S4试验)所确定的等于或小于大约0℃的临界温度值(T_c)。

评估SCG抗性的另一个方法为通过确定树脂的拉伸自然拉伸比(拉伸NDR)。有一些拉伸NDR直接与HDPE的SCG抗性相关的证据，以致拉伸NDR越低，SCG抗性越高。可以在E.Laurent，Comprehensive Evaluation of the Long-Term MechanicalProperties of PE100 Resin Meeting the Requirements of Modern InstallationTechniques，Plastic Pipes XI Proceedings of the International Conference，WoodheadPublishing limited(2001)；和L.Hubert等在2002年发表在Journal of Applied PolymerScience的第84卷2308页上的文章中找到SCG与拉伸NDR的相关性的描述，它们中的每篇通过引用全文并入本文。在实施方式中，由本文公开类型的PRMT制备的管具有小于大约500％的NDR，如根据对于IV型条的ASTM D638，在2in/min的速度下所确定的。

在实施方式中，本文公开类型的PRMT表现小于大约0.4g/10min的熔体流动速率(MFR)。MFR为在恒定温度下经过限定孔的聚合物的粘度的量度并且可以利用2.16kg负载根据ASTM D1238确定。

在实施方式中，由本文公开类型的PRMT制备的管通过在23℃下从大约1200psi至小于大约1530psi的流体静力设计基础(HDB)和在60℃下从大约960psi至小于大约1200psi的HDB表征。HDB试验被用于确定塑料管的长期强度特性的目的，并且可以根据ASTM D2837确定。

塑料管的设计应力经常被称为它的长期流体静力强度(LTHS)或最小所需强度(MRS)。使用ASTM D2837(USA标准)估计的LTHS为圆周方向上管壁中估计的拉伸应力，当连续施加时，其将使管在100000个小时破坏。使用ISO 9080标准估计的管的MRS为国际上使用的LTHS(具有50年的期望寿命)的功能等效物。根据或者ASTM D2513和/或ISO 4437，管的LTHS和/或MRS被用于验证气体管。换句话说，这些值确定在它们用于运输天然气期间，这些管可以承受的最大负载。在一方面，本文公开的PRMT可以被制成具有MRS范围从大约8≤σLPL＜10MPa的管。

在实施方式中，估算熔体破裂潜在性的方法包括获得至少一种茂金属催化的聚合物样品并对该至少一种茂金属催化的聚合物样品进行毛细管挤出试验。方法可以进一步包括识别茂金属催化的聚合物样品，该样品具有大于大约300psi的滑-粘大小；大于大约90kPa的光滑至粗糙转变和大于大约10s^-1的剪切速率，其中当与传统树脂相比时，所述识别的聚合物样品具有增加的熔体破裂潜在性。

在实施方式中，估算熔体破裂潜在性的方法包括获得至少一种茂金属催化的聚合物样品。方法可以进一步包括对该至少一种茂金属催化的聚合物样品进行毛细管挤出试验。方法可以进一步包括识别茂金属催化的聚合物样品，其具有小于大约300psi的滑-粘大小；小于大约90kPa的光滑至粗糙转变和小于大约10s^-1的剪切速率；其中当与不具有大于大约300psi的滑-粘大小，大于大约90kPa的光滑至粗糙转变和大于大约10s^-1的剪切速率的传统树脂相比时，所述识别的聚合物样品具有增加的熔体破裂潜在性。

在估算熔体破裂潜在性的方法中，包括对聚合物样品进行毛细管流变测定法以获得为剪切速率函数的剪切应力的测量值。方法可以进一步包括标绘为剪切速率函数的剪切应力，以获得熔体破裂行为的图。方法可以进一步包括将聚合物样品的熔体破裂行为的图与传统树脂的熔体破裂行为的图进行比较。在实施方式中，方法进一步包括识别具有熔体破裂行为的聚合物样品，所述熔体破裂行为由大于大约300psi的滑-粘大小；大于大约90kPa的光滑至粗糙转变以及大于大约10s^-1的剪切速率表征。

在实施方式中，识别具有不良加工特性的聚合物样品的方法包括获得多个茂金属催化的多峰聚乙烯聚合物样品。方法可以进一步包括测量多个双茂金属催化的聚乙烯聚合物样品的为剪切速率函数的剪切应力。方法可以进一步包括识别具有熔体破裂行为的双茂金属催化的聚乙烯聚合物样品，所述熔体破裂行为由大于大约300psi的滑-粘大小；大于大约90kPa的光滑至粗糙转变以及大于大约10s^-1的剪切速率表征。

在实施方式中，估算一种或多种多峰茂金属催化的聚乙烯树脂的熔体破裂特性的方法包括用于包含多个多峰茂金属催化剂聚乙烯树脂的训练集，确定包含滑-粘大小，光滑至粗糙转变的应力以及剪切速率的熔体破裂特性。方法可以进一步包括测量训练集中每种树脂的分子量分布。方法可以进一步包括确定训练集的熔体破裂特性和分子量分布之间的关系。方法可以进一步包括提供一种或多种多峰茂金属催化的树脂的验证样品，其具有已知的分子量分布和未知的熔体破裂特性。方法可以进一步包括通过该关系预测验证样品的熔体破裂特性。

在实施方式中，预测多峰茂金属催化的聚乙烯树脂的熔体破裂行为的方法包括通过毛细管流变测定法确定至少两种聚乙烯树脂的熔体破裂行为。方法可以进一步包括确定该至少两种聚乙烯树脂的分子量分布。方法可以进一步包括进行化学计量学分析来建立该至少两种聚乙烯树脂的熔体破裂行为与分子量分布之间的数学关系。方法可以进一步包括获得多峰茂金属催化的聚乙烯树脂的分子量分布。方法可以进一步包括利用该数学关系来预测多峰茂金属催化的聚乙烯树脂熔体破裂行为。

在实施方式中，识别具有一种或多种预期加工特性的聚乙烯(PE)树脂的方法包括获得多个PE树脂，其每个具有已知的分子量分布、已知的滑-粘大小、已知的光滑至粗糙转变的应力以及已知的剪切速率。方法可以进一步包括进行化学计量学分析以确定多个PE树脂的已知分子量分布、已知滑-粘大小，已知光滑至粗糙转变的应力以及已知剪切速率之间的数学关系。方法可以进一步包括获得多个多峰茂金属催化的PE树脂样品，每个具有已知分子量分布、未知滑-粘大小、未知光滑至粗糙转变的应力以及未知剪切速率。方法可以进一步包括利用该数学关系来确定多个多峰茂金属催化的PE样品中的每个的未知滑-粘大小的值、未知光滑至粗糙转变的应力的值、未知剪切速率的值。方法可以进一步包括识别具有熔体破裂降低趋势的多峰茂金属催化的PE树脂，所述熔体破裂降低趋势由具有大于大约300psi的滑-粘大小；大于大约90kPa的应力的光滑至粗糙转变以及大于大约10s^-1的剪切速率的样品表征。

在实施方式中，制备管的方法包括识别具有熔体破裂降低趋势的多峰茂金属催化的PE树脂，所述熔体破裂降低趋势由大于大约300psi的滑-粘大小；大于大约90kPa的应力的光滑至粗糙转变以及大于大约10s^-1的剪切速率表征。方法可以进一步包括使多峰茂金属催化的PE树脂形成管。

在实施方式中，由具有熔体破裂降低趋势的多峰茂金属催化的PE树脂形成的管由大于大约300psi的滑-粘大小；大于大约90kPa的应力的光滑至粗糙转变以及大于大约10s^-1的剪切速率表征。

在实施方式中，制备中密度聚乙烯管的方法包括识别多峰茂金属催化的PE树脂，其具有大于大约0.925g/ml至大约0.940g/ml的密度、大于大约300psi的滑-粘大小、大于大约90kPa的应力的光滑至粗糙转变，以及大于大约10s^-1的剪切速率。方法可以进一步包括使多峰茂金属催化的PE树脂形成管。

在实施方式中，方法包括识别多峰茂金属催化的PE树脂高分子量(HMW)组分和低分子量(LMW)组分；并由下述条件中的至少一项表征，小于大约300psi的滑-粘大小、大于大约90kPa的应力的光滑至粗糙转变和小于大约10s^-1的剪切速率。方法可以进一步包括处理多峰茂金属催化的PE树脂以提供改性的聚合物，其中处理包括下述至少一项：(i)增加LMW组分的重均分子量；(ii)引入桥连聚合物；(iii)减少LMW组分的量和减少HMW组分的重均分子量；和(iv)将聚合物加工助剂引入多峰茂金属催化的PE树脂，其中改性的聚合物由大于大约300psi的滑-粘大小；大于大约90kPa的应力的光滑至粗糙转变，以及大于大约10s^-1的剪切速率表征。

图10说明适合实行本文公开的一个或多个实施方式的计算机系统780。计算机系统780包括处理器782(其可以被称为中央处理器或CPU)，其与存储设备通信，所述存储设备包括二级存储器784、只读存储器(ROM)786、随机访问存储器(RAM)788、输入/输出(I/O)设备790和网络连接设备792。可以以一个或多个CPU芯片实现处理器782。

应当了解通过编程和/或加载可执行指令到计算机系统780，CPU782、RAM788和ROM786中的至少一个被改变，将计算机系统780部分地转换成为具有由本公开内容教导的新功能的特定机器或装置。可以通过已知设计规则将通过加载可执行软件至计算机可以实现的功能转化为硬件执行对电气工程和软件工程领域是基础的。在软件与硬件中实现概念之间的判定典型地取决于设计稳定性和待生产单元的数目，而不是由软件域转换为硬件域中涉及的任何问题。通常地，仍然经历频繁改变的设计可以优选地以软件执行，因为重新编写硬件执行比重新编写软件设计更昂贵。通常，将大体积生产的稳定设计可以优选地以硬件实行，例如，在专用集成电路(ASIC)上，因为对于大生产运行，硬件执行可以比软件执行更廉价。通常地，以软件形式开发和测试设计，后来利用已知设计规则，在硬性(hardwire)软件指令的专用集成电路上将其转换为等效的硬件执行。以与由新的ASIC控制的机器为特定机器或设备相同的方式，同样地，已经被编程和/或加载可执行指令的计算机可以被视为特定机器或设备。

二级存储器784典型地由一个或多个磁盘驱动器或磁带驱动器组成，并且被用于数据的可永久存储和如果RAM788不够大来容纳所有工作数据，作为溢出数据存储器。二级存储器784可以被用来存储程序，当选择这样的程序执行时，其被加载至RAM788。ROM786被用来存储在程序执行期间读取的指令和可能数据。ROM786是可永久存储的存储设备，其相对于二级存储器784的大存储容量典型地具有小存储容量。RAM788被用来存储易失性数据以及可能来存储指令。典型地，访问ROM786和RAM788比访问二级存储器784快。二级存储器784、RAM788和/或ROM786在一些情况下可以称为为计算机可读存储器介质和/或非临时计算机可读介质。

I/O设备790可以包括打印机、视频监视器、液晶显示器(LCD)、触摸屏显示器、键盘(keyboards)、数字小键盘(keypads)、开关、标度盘、鼠标、轨迹球、语音识别器、读卡器、纸带阅读机或其他已知输入设备。

网络连接设备792可以采取下述形式：调制解调器、调制解调器组、以太网卡、通用串行总线(USB)接口卡、串行接口、令牌环网卡、光纤分布数据接口(FDDI)卡、无线局域网(WLAN)卡、无线电收发卡诸如码分多址(CDMA)、全球移动通信系统(GSM)、长期演进(LTE)、全球互通微波存取(WiMAX)和/或其他空中接口协议无线电收发卡和其他已知网络设备。这些网络连接设备792可以使处理器782与互联网或一种或多种内联网通信。利用这些网络连接，在执行上述方法步骤的过程中，可以考虑处理器782可以接收来自网络的信息或可以向网络输出信息。这样的信息——其常被表示为使用处理器782执行的指令顺序，可以由网络接收和被输出至网络，例如，在载波中体现的计算机数据信号的形式。

这样的信息，其可以包括数据或利用处理器782执行的指令，例如，可以由网络接收和被输出至网络，例如，以计算机数据基频信号或在载波中体现的信号的形式。由网络连接设备792生成的基频信号或在载波中体现的信号可以在电导体中或表面、同轴电缆中、波导中、光导管中例如光纤，或空中或自由空间中传播。根据不同顺序，可以排序包含在基频信号或在载波中体现的信号中的信息，如可以是处理或者产生信息或者传输或接收信息预期的。根据本领域技术人员已知的若干方法，可以产生基频信号或在载波中体现的信号，或目前使用的或随后开发的其他类型的信号。在一些情况下，基频信号或在载波中体现的信号可以被称为瞬时信号。

处理器782执行它从硬盘、软盘、光盘(这些基于各种磁盘的系统可以全部被看成二级存储器784)、ROM786、RAM788或网络连接设备792访问的指令、代码、计算机程序、脚本。虽然仅显示一个处理器782，但是可以存在多个处理器。因此，虽然讨论可以由一个处理器执行指令，但是可以同时、串行或以其他方式由一个或多个处理器执行指令。可以从二级存储器784，例如硬盘、软盘、光盘和/或其他设备、ROM786和/或RAM788访问的指令、代码、计算机程序、脚本和/或数据在一些情况下可以被称为非临时指令和/或非临时信息。

在实施方式中，计算机系统780可以包括彼此互相通信，合作执行任务的两个或多个计算机。例如，但不限于，一个应用可以以这样的方式被划分，以允许同时和/或并行处理该应用的指令。可选地，由该应用处理的数据可以被以这样的方式被划分，以允许由两台或多台计算机同时和/或并行处理数据集的不同部分。在实施方式中，计算机系统780可以采用虚拟软件来提供众多服务器的功能，服务器的数目不直接限于计算机系统780中的计算机数目。例如，虚拟软件在四台物理计算机上可以提供二十个虚拟服务器。在实施方式中，上面公开的功能可以通过在云计算环境下执行一个应用和/或多个应用提供。云计算可以包括通过网络连接使用动态可扩展的计算资源提供计算服务。云计算可以，至少部分地，由虚拟软件支持。云计算环境可以由企业建立和/或可以根据需要自第三方供应商雇用。一些云计算环境可以包括由企业拥有和操作的云计算资源以及从第三方供应商雇用和/或租用的云计算资源。

在实施方式中，可以作为计算机程序产品提供上面公开的一些或全部功能。计算机程序产品可以包括一个或多个计算机可读存储介质，其具有嵌入其中的计算机可用程序代码来实行上面公开的功能。计算机程序产品可以包括数据结构、可执行指令和其他计算机可用程序代码。可以将计算机程序产品嵌入可移动计算机存储介质和/或不可移动计算机存储介质中。可移动计算机可读存储介质可以非限制性地包括纸带、磁带、磁盘、光盘、固态存储芯片例如模拟磁带、光盘只读存储(CD-ROM)盘、软盘、U盘、数码卡、多媒体卡和其他。计算机程序产品可以适合由计算机系统780加载计算机产品的至少部分内容至计算机系统780的二级存储器784、至ROM786、至RAM788和/或至其他永久存储器和易失存储器。处理器782部分通过直接访问计算机程序产品，例如，通过从插入计算机系统780的光盘驱动外围设备的CD-ROM盘读取，可以处理可执行指令和/或数据结构。可选地，处理器782可以通过远程访问计算机程序产品，例如通过从远程服务器经过网络连接设备792下载可执行指令和/或数据结构，处理可执行指令和/或数据结构。计算机程序产品可以包括提升数据、数据结构、文件和/或其它可执行指令至计算机系统780的二级存储器784、至ROM786、至RAM788和/或至其他永久存储器和易失存储器的加载和/或复制。

在一些情况下，基频信号和/或在载波中体现的信号可以被称为瞬时信号。在一些情况下，二级存储器784、ROM786和RAM788可以被称为非临时计算机可读介质或计算机可读存储介质。RAM788的动态RAM实施方式，同样地，可以被称为非临时计算机可读介质，因为在动态RAM接收电功率和根据它的设计操作时，例如在计算机780被打开并可操作的时间段期间，动态RAM存储写至它的信息。相似地，处理器782可以包括内部RAM、内部ROM、缓存和/或其他内部非临时存储块、部分或部件，其在一些情况下可以被称为非临时计算机可读介质或计算机可读存储介质。在实施方式中，利用计算机系统780以改良本文公开类型的聚合物(例如PE基础树脂)的加工。在这样的实施方式中，如本文描述的所获得的信息可以作为输入至存储在存储器中的计算机的分析元件，当其在处理器上执行时，配置处理器以接收多个多峰茂金属催化聚乙烯样品的为剪切速率函数的剪切应力，其中测定为剪切速率函数的剪切应力包括使用毛细管流变测定法，基于剪切应力和剪切速率，确定多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中每个的滑-粘值、光滑至粗糙转变和剪切速率；从多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品识别具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂，所述熔体破裂降低趋势通过大于大约300psi的滑-粘大小，大于大约90kPa的应力的光滑至粗糙转变以及大于大约10s^-1的剪切速率表征；将单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂的识别输出至输出设备。

下述为本文公开概念的附加列举的实施方式。

第一实施方式，其为改良聚乙烯树脂加工的方法，包括获得多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品；使用毛细管流变测定法测量多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品的为剪切速率函数的剪切应力，其中测量得到滑-粘大小、光滑至粗糙转变的应力和光滑至粗糙转变的剪切速率的值；和从多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品识别具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂，所述熔体破裂降低趋势由大于大约300psi的滑-粘大小、大于大约90kPa的光滑至粗糙转变的应力以及大于大约10s^-1的光滑至粗糙转变的剪切速率表征。

第二实施方式，其为第一实施方式的方法，其中多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中的每个包括共混聚合物。

第三实施方式，其为第一至第二实施方式中任一的方法，其中多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中的每个包括高分子量组分和低分子量组分。

第四实施方式，其为第三实施方式的方法，其中高分子量组分具有从大约67kg/mol至大约600kg/mol的峰分子量范围以及低分子量组分具有从大约25kg/mol至大约65kg/mol的峰分子量范围。

第五实施方式，其为第一至第四实施方式中任一的方法，其中多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中的每个具有从大约5至大约30的分子量分布。

第六实施方式，其为第一至第五实施方式中任一的方法，其中多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中的每个具有从大于大约300psi至大约1500psi的粘-滑大小。

第七实施方式，其为第一至第六实施方式中任一的方法，其中多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中的每个具有从大于大约10s^-1至大约100s^-1的光滑至粗糙转变的剪切速率。

第八实施方式，其为第一至第七实施方式中任一的方法，其中熔体破裂为鲨鱼皮熔体破裂、滑-粘破裂或整体熔体破裂。

第九实施方式，其为改良聚乙烯树脂加工的方法，包括获得多个聚乙烯树脂中的每个的已知分子量分布、已知滑-粘大小、已知光滑至粗糙转变的应力和已知光滑至粗糙转变的剪切速率；进行化学计量学分析以确定多个聚乙烯树脂的已知分子量分布、已知滑-粘大小、已知光滑至粗糙转变的应力和已知光滑至粗糙转变的剪切速率之间的解析关系；获得多个多峰茂金属催化的聚乙烯树脂，每个具有已知分子量分布、未知滑-粘大小，未知光滑至粗糙转变的应力和未知光滑至粗糙转变的剪切速率；利用该解析关系确定多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中每个的未知滑-粘大小的值、未知光滑至粗糙转变的应力的值以及未知光滑至粗糙转变的剪切速率的值；以及从多个多峰茂金属催化的聚乙烯树脂识别具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂，所述熔体破裂降低趋势由大于大约300psi的滑-粘大小、大于大约90kPa的光滑至粗糙转变的应力以及大于大约10s^-1的光滑至粗糙转变的剪切速率表征。

第十实施方式，其为第九实施方式的方法，其中解析关系为数学等式。

第十一实施方式，其为第九至第十实施方式中任一的方法，其中使用选自偏最小二乘法回归、多重线性回归分析、主成分回归、主成分分析、判别分析、实验设计和响应面方法中的至少一种化学计量学技术建立解析关系。

第十二实施方式，其为第九至第十一实施方式中任一的方法，其中多个聚乙烯树脂包括等于或多于大约10个样品。

第十三实施方式，其为第九至第十二实施方式中任一的方法，其中已知分子量分布为从大约5至大约30。

第十四实施方式，其为第九至第十三实施方式中任一的方法，其中已知滑-粘大小为从大约300psi至大约1500psi。

第十五实施方式，其为第九至第十四实施方式中任一的方法，其中已知光滑至粗糙转变的应力小于大约200kPa。

第十六实施方式，其为第九至第十五实施方式中任一的方法，其中已知光滑至粗糙转变的剪切速率从大于大约10s^-1至大约100s^-1。

第十七实施方式，其为第九至第十六实施方式中任一的方法，其中具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂包括高分子量组分和低分子量组分。

第十八实施方式，其为第十七实施方式的方法，其中高分子量组分具有从大约67kg/mol至大约600kg/mol的峰分子量范围以及低分子量组分具有从大约25kg/mol至大约65kg/mol的峰分子量范围。

第十九实施方式，其为第九至第十八实施方式中任一的方法，其中具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂包括共聚单体。

第二十实施方式，其为第九至第十九实施方式中任一的方法，进一步包括识别具有熔体破裂增加趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂。

第二十一实施方式，其为第一至第八实施方式中任一的方法，进一步包括使一种或多种具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂形成制品。

第二十二实施方式，其为第九至第二十实施方式中任一的方法，进一步包括使一种或多种具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂形成制品。

第二十三实施方式，其为第一至第八实施方式中任一的方法，进一步包括将一种或多种具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂提供给需要其的用户。

第二十四实施方式，其为第九至第二十实施方式中任一的方法，进一步包括将一种或多种具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂提供给需要其的用户。

第二十五实施方式，其为改良聚乙烯树脂加工的系统，包括处理器；存储器；输出设备；和存储在存储器中的分析元件，当其在处理器上执行时，配置处理器接收多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品的为剪切速率函数的剪切应力，其中确定为剪切速率函数的剪切应力包括使用毛细管流变测定法；基于由毛细管流变测定法测量的剪切应力和剪切速率，确定多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中每个的滑-粘大小、光滑至粗糙转变的应力和光滑至粗糙转变的剪切速率的值；从多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中识别具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂，所述熔体破裂降低趋势由大于大约300psi的滑-粘大小，大于大约90kPa的光滑至粗糙转变的应力以及大于大约10s^-1的剪切速率表征；和将单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂的识别输出至输出设备。

第二十六实施方式，其为第二十五实施方式的系统，其中多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中的每个包括共混聚合物。

第二十七实施方式，其为第二十五至第二十六实施方式中任一的系统，其中多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中的每个包括高分子量组分和低分子量组分，和其中基于高分子量组分的至少一种性质和低分子量组分的至少一种性质进一步确定滑-粘、光滑至粗糙转变的应力和光滑至粗糙转变的剪切速率的值。

第二十八实施方式，其为第二十七实施方式的系统，其中高分子量组分的至少一种性质包括峰分子量，其中高分子量组分的峰分子量范围从大约67kg/mol至大约600kg/mol，其中低分子量组分的至少一种性质包括峰分子量，并且其中低分子量组分的峰分子量范围从大约25kg/mol至大约65kg/mol。

第二十九实施方式，其为第二十五至第二十八实施方式中任一的系统，其中多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中每个具有从大约5至大约30的分子量分布。

第三十实施方式，其为第二十五至第二十九实施方式中任一的系统，其中多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中每个具有大于大约300psi至大约1500psi的粘-滑大小。

第三十一实施方式，其为第二十五至第三十实施方式中任一的系统，其中多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中每个具有从大于大约10s^-1至大约100s^-1的光滑至粗糙转变的剪切速率。

第三十二实施方式，其为第二十五至第三十一实施方式中任一的系统，其中熔体破裂为鲨鱼皮熔体破裂、滑-粘破裂或整体熔体破裂。

第三十三实施方式，其为改良聚乙烯(PE)树脂加工的系统，包括处理器；存储器；输出设备；和存储在存储器中的分析元件，当其在处理器上执行时，配置处理器接收多个聚乙烯树脂中每个的已知分子量分布、已知滑-粘大小、已知光滑至粗糙转变的应力和已知光滑至粗糙转变的剪切速率；利用化学计量学分析，确定多个聚乙烯树脂的已知分子量分布、已知滑-粘大小、已知光滑至粗糙转变的应力和已知光滑至粗糙转变的剪切速率之间的解析关系；接收多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中每个的已知分子量分布；基于多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中每个的已知分子量分布，利用该解析关系，确定多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中每个的未知滑-粘大小的值、未知光滑至粗糙转变的应力的值和未知光滑至粗糙转变的剪切速率；和从多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中识别具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯样品，其中当滑-粘值大于大约300psi，光滑至粗糙转变的应力大于大约90kPa，和光滑至粗糙转变的剪切速率大于大约10s^-1时，单独的多峰茂金属催化的聚乙烯样品具有熔体破裂降低趋势；以及将单独的多峰茂金属催化的聚乙烯样品的识别输出至输出设备。

第三十四实施方式，其为第三十三实施方式的系统，其中解析关系为数学等式。

第三十五实施方式，其为第三十三至第三十四实施方式中任一的系统，其中使用选自偏最小二乘法回归(PLS)、多重线性回归分析(MLR)、主成分回归(PCR)、主成分分析(PCA)和判别分析、实验设计(DOE)和响应面方法中的至少一种化学计量学技术确定解析关系。

第三十六实施方式，其为第三十三支第三十五实施方式中任一的系统，其中多个聚乙烯树脂包括等于或多于大约10个样品。

第三十七实施方式，其为第三十三至第三十六实施方式中任一的系统，其中已知分子量分布为从大约5至大约30。

第三十八实施方式，其为第三十三至第三十七实施方式中任一的系统，其中已知滑-粘大小为从大约300psi至大约1500psi。

第三十九实施方式，其为第三十三至第三十八实施方式中任一的系统，其中已知光滑至粗糙转变的应力小于大约200kPa。

第四十实施方式，其为第三十三至第三十九实施方式中任一的系统，其中已知光滑至粗糙转变的剪切速率从大于大约10s^-1至大约100s^-1。

第四十一实施方式，其为第三十三至第四十实施方式中任一的系统，其中具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯样品包括高分子量组分和低分子量组分。

第四十二实施方式，其为第四十一实施方式的系统，其中高分子量组分具有从大约67kg/mol至大约600kg/mol的峰分子量范围和低分子量组分具有从大约25kg/mol至大约65kg/mol的峰分子量范围。

第四十三实施方式，其为第三十三至第四十二实施方式中任一的系统，其中具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂包括共聚单体。

第四十四实施方式，其为第三十三至第四十三实施方式中任一的系统，其中分析元件进一步配置处理器识别具有熔体破裂增加趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯样品。

第四十五实施方式，其为计算机实行的改良聚乙烯树脂加工的方法，包括通过处理器接收多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品的为光滑至粗糙转变的剪切速率的函数的光滑至粗糙转变的剪切应力，其中确定为光滑至粗糙转变的剪切速率的函数的光滑至粗糙转变的剪切应力包括使用毛细管流变测定法；基于光滑至粗糙转变的剪切应力和光滑至粗糙转变的剪切速率，通过处理器确定多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中每个的滑-粘压力振动、光滑至粗糙转变的应力和光滑至粗糙转变的剪切速率的值；通过处理器从多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中识别具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂，所述熔体破裂降低趋势由大于大约300psi的滑-粘大小，大于大约90kPa的光滑至粗糙转变的应力以及大于大约10s^-1的剪切速率表征；以及通过处理器将单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂的识别输出至输出设备。

第四十六实施方式，其为第四十五实施方式的方法，其中多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中每个包括共混聚合物。

第四十七实施方式，其为第四十五至第四十六实施方式中任一的方法，其中多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中每个包括高分子量组分和低分子量组分，以及其中基于高分子量组分的至少一种性质和低分子量组分的至少一种性质进一步确定滑-粘大小、光滑至粗糙转变的应力和光滑至粗糙转变的剪切速率的值。

第四十八实施方式，其为第四十五至第四十七实施方式中任一的方法，其中高分子量组分的至少一种性质包括峰分子量，其中高分子量组分的峰分子量范围从大约67kg/mol至大约600kg/mol，其中低分子量组分的至少一种性质包括峰分子量，并且其中低分子量组分的峰分子量范围从大约25kg/mol至大约65kg/mol。

第四十九实施方式，其为第四十五至第四十八实施方式中任一的方法，其中多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中每个具有从大约5至大约30的分子量分布。

第五十实施方式，其为第四十五至第四十九实施方式中任一的方法，其中多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中每个具有大于大约300psi至大约1500psi的粘-滑大小。

第五十一实施方式，其为第四十五至第五十实施方式中任一的方法，其中多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中每个具有从大于大约10s^-1至大约100s^-1的光滑至粗糙转变的剪切速率。

第五十二实施方式，其为第四十五至第五十一实施方式中任一的方法，其中熔体破裂为鲨鱼皮熔体破裂、滑-粘破裂或整体熔体破裂。

第五十三实施方式，其为计算机实行的改良聚乙烯树脂加工的方法，包括存储在存储器中的分析元件，当其在处理器上执行时，通过存储在存储器中并在处理器上执行的分析元件配置处理器接收多个聚乙烯树脂中每个的已知分子量分布、已知滑-粘大小、已知光滑至粗糙转变的应力和已知光滑至粗糙转变的剪切速率；通过分析元件利用化学计量学分析确定多个聚乙烯树脂的已知分子量分布、已知滑-粘大小、已知光滑至粗糙转变的应力和光滑至粗糙转变的剪切速率之间的解析关系；接收多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中每个的已知分子量分布；通过分析元件利用该解析关系确定多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中每个的未知滑-粘大小的值、未知光滑至粗糙转变的应力的值和未知光滑至粗糙转变的剪切速率的值，其中确定未知滑-粘大小的值、未知光滑至粗糙转变的应力的值和未知光滑至粗糙转变的剪切速率基于多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中每个的已知分子量分布；和通过分析元件从多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中识别具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯样品，其中当滑-粘大小的值大于大约300psi，光滑至粗糙转变的应力大于大约90kPa和光滑至粗糙转变的剪切速率大于大约10s^-1时，单独的多峰茂金属催化的聚乙烯样品具有熔体破裂降低趋势；和通过分析元件将单独的多峰茂金属催化的聚乙烯样品的识别输出至输出设备。

第五十四实施方式，其为第五十三实施方式的方法，其中解析关系为数学等式。

第五十五实施方式，其为第五十三至第五十四实施方式中任一的方法，其中使用选自偏最小二乘法回归(PLS)、多重线性回归分析(MLR)、主成分回归(PCR)、主成分分析(PCA)和判别分析、实验设计(DOE)和响应面方法中的至少一种化学计量学技术确定解析关系。

第五十六实施方式，其为第五十三至第五十五实施方式中任一的方法，其中多个聚乙烯树脂包括等于或多于大约10个样品。

第五十七实施方式，其为第五十三至第五十六实施方式中任一的方法，其中已知分子量分布为从大约5至大约30。

第五十八实施方式，其为第五十三至第五十七实施方式中任一的方法，其中已知滑-粘大小为从大约300psi至大约1500psi。

第五十九实施方式，其为第五十三至第五十八实施方式中任一的方法，其中已知光滑至粗糙转变的应力小于大约200kPa。

第六十实施方式，其为第五十三至第五十九实施方式中任一的方法，其中已知光滑至粗糙转变的剪切速率从大于大约10s^-1至大约100s^-1。

第六十一实施方式，其为第五十三至第六十实施方式中任一的方法，其中具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯样品包括高分子量组分和低分子量组分。

第六十二实施方式，其为第五十三至第六十一实施方式中任一的方法，其中高分子量组分具有从大约67kg/mol至大约600kg/mol的峰分子量范围和低分子量组分具有从大约25kg/mol至大约65kg/mol的峰分子量范围。

第六十三实施方式，其为第五十三至第六十二实施方式中任一的方法，其中具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂包括共聚单体。

第六十四实施方式，其为第五十三至第六十三实施方式中任一的方法，进一步包括通过分析元件识别具有熔体破裂增加趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯样品。

第六十五实施方式，其为制备中密度聚乙烯管的方法，包括将多峰茂金属催化的聚乙烯树脂熔化以形成熔融聚乙烯，其中多峰茂金属催化的聚乙烯树脂具有从大约0.925g/ml至大约0.942g/ml的密度、大于大约300psi的滑-粘大小、大于大约90kPa的应力光滑至粗糙转变的应力和大于大约10s^-1的光滑至粗糙转变的剪切速率，其中通过毛细管流变试验确定滑-粘大小、光滑至粗糙转变的应力和光滑至粗糙转变的剪切速率；和使熔融聚乙烯树脂形成管。

第六十六实施方式，其为第六十五实施方式的方法，其中聚乙烯树脂具有从大约0.928g/ml至大约0.940g/ml的密度。

第六十七实施方式，其为第六十五至第六十六实施方式中任一的方法，其中聚乙烯树脂具有小于大约0.4g/10min的熔体流动速率。

第六十八实施方式，其为第六十五至第六十七实施方式中任一的方法，其中管具有从大约500小时至大约20,000小时的PENT值。.

第六十九实施方式，其为第六十五至第六十八实施方式中任一的方法，其中管具有低于大约-25℃的却贝T_db。

第七十实施方式，其为第六十五至第六十九实施方式中任一的方法，其中管具有从大约1.0J至大约3.0J的却贝冲击能。

第七十一实施方式，其为第六十五至第七十实施方式中任一的方法，其中管具有从大约80kpsi至大约110kpsi的2％正割弯曲模量。

第七十二实施方式，其为第六十五至第七十一实施方式中任一的方法，其中管具有大于大约450％的断裂伸长。

第七十三实施方式，其为第六十五至第七十二实施方式中任一的方法，其中管具有从大约120kpsi至大约190kpsi的杨氏模量。

第七十四实施方式，其为第六十五至第七十三实施方式中任一的方法，其中管具有从大约2600psi至小于大约3000psi的屈服拉伸强度。

第七十五实施方式，其为第六十五至第七十四实施方式中任一的方法，其中管具有大于大约3000psi的断裂拉伸强度。

第七十六实施方式，其为第六十五至第七十五实施方式中任一的方法，其中管具有高于大约220℃的热稳定性。

第七十七实施方式，其为第六十五至第七十六实施方式中任一的方法，其中管具有等于或低于大约0℃的临界温度值(T_c)。

第七十八实施方式，其为第六十五至第七十七实施方式中任一的方法，其中管具有大于大约12巴的临界压力值(P_c)。

第七十九实施方式，其为第六十五至第七十八实施方式中任一的方法，其中管具有小于大约500％的拉伸自然拉伸比。

第八十实施方式，其为第六十五至第七十九实施方式中任一的方法，其中管具有在23℃下从大约1200psi至小于大约1530psi和在60℃下从大约960psi至小于大约1200psi的流体静力设计基础。

第八十一实施方式，其为第六十五至第八十实施方式中任一的方法，其中管具有从大约8≤σLPL＜10MPa的最小所需强度。

第八十二实施方式，其为由多峰茂金属催化的聚乙烯树脂制备的管，所述多峰茂金属催化的聚乙烯树脂具有从大约0.925g/ml至大约0.942g/ml的密度，大于大约300psi的滑-粘大小；大于大约90kPa的光滑至粗糙转变的应力，和大于大约10s^-1的光滑至粗糙转变的剪切速率，其中通过毛细管流变试验确定滑-粘大小、光滑至粗糙转变的应力和光滑至粗糙转变的剪切速率。

第八十三实施方式，其为第八十二实施方式的管，具有从大约500小时至大约20,000小时的PENT值。

第八十四实施方式，其为第八十二至第八十三实施方式中任一的管，具有小于大约-25℃的却贝T_db。

实施例

对于每个下述实施例，以1，2，4-三氯苯(TCB)作为溶剂，在145℃的温度以1mL/分钟的流速，利用PL220 GPC/SEC高温色谱单元(Polymer Laboratories，现为Agilent Company)获得分子量和分子量分布。使用0.5g/L浓度的BHT(2，6-二-叔丁基-4-甲基苯酚)作为TCB中的稳定剂。使用400μL的注入体积，标称聚合物浓度为1.0mg/mL。通过在150℃下加热，进行样品在稳定的TCB中的溶解，持续5小时并不定期地轻微搅拌。使用的柱为三根PLgel 20m Mixed A LS柱(7.5x300mm)并且使用已经确定分子量分布的宽线性聚乙烯标准品(Chevron Phillips ChemicalCompany BHB 5003聚乙烯)利用积分法校准。使用IR4探测器(PolymerChar，Spain)进行浓度检测。

使用Proutte化学计量学软件(Infometrix)生成PLS2校准曲线以将通过GPC获得的聚合物微结构和通过毛细管流变测定法确定的熔体破裂行为相关联。使用交叉验证过程计算和优化四分量校准模型。使用交叉验证方法验证校准模型。

实施例1

各种茂金属聚乙烯(M-PE)和齐格勒-纳塔聚乙烯(ZN-PE)的MWD数据的PLS分析提供预测的熔体破裂特性(Y)，将其与测量的特性比较。表1提供55个聚乙烯样品的关于预测和测量的滑-粘值(psi)(Y＝滑-粘值)的数据，同时图2为由表1中的数据制成的校准曲线的图示表示。使用图2的校准曲线预测9个聚乙烯样品的滑-粘值，并在表2中示出结果。图3为校准样品和确认样品两者的为测量的滑-粘大小值(psi)函数的预测的滑-粘大小值的图。除了Y的预测的和测量的值之外，每个表还以马氏距离、F-比率、概率、杠杆效率(leverage)的形式提供数据统计显著性的常规量度。这些样品被用于验证校准训练集。

表3提供55个聚乙烯样品的关于以千帕斯卡为单位(kPa)的光滑至粗糙转变的(Y＝光滑至粗糙转变的)预测的和测量的值，同时图4为由表3中的数据制成的校准曲线的图示表示。使用图4的校准曲线预测若干聚乙烯样品的光滑至粗糙转变的值，并在表4-6中示出结果。这些样品被用于验证校准训练集。图4为校准样品的为测量的光滑至粗糙转变的大小值(kPa)函数的预测的光滑至粗糙转变的大小值(kPa)的图。图5为校准样品和确认样品两者的为测量的光滑至粗糙转变的大小值(kPa)函数的预测的光滑至粗糙转变的大小值(kPa)的图。图6为校准样品的为测量的波状转变起点的大小值(kPa)函数的预测的波状转变起点的大小值(kPa)的图。

表1

样品序号	催化剂类型	结构类型	测量的Y	预测的Y	残差Y	上限	下限	马氏距离	F比率	概率	杠杆效率
												1	M-PE	BM	0	88	-88	253	-77	4.689452	0.633723	0.570243	0.086842
2	M-PE	BM	0	-28	28	139	-194	5.800618	0.835267	0.63486	0.107419
												3	M-PE	BM	0	-26	26	136	-188	2.633439	0.741116	0.606587	0.048767
4	M-PE	BM	0	-17	17	157	-191	11.267695	2.460193	0.876928	0.208661
												5	M-PE	BM	0	-16	16	150	-183	5.725693	1.174878	0.7164	0.106031
6	M-PE	BM	23	9	14	170	-152	1.923788	0.193044	0.337712	0.035626
												7	M-PE	BM	26	125	-99	290	-40	4.577909	1.075055	0.695205	0.084776
8	M-PE	BM	29	-29	58	138	-197	6.864896	2.990719	0.910087	0.127128
												9	M-PE	BM	39	33	6	201	-134	6.656994	0.469325	0.503538	0.123278
10	M-PE	BM	82	129	-47	297	-38	6.340309	0.229147	0.365756	0.117413
												11	M-PE	BM	85	43	42	204	-118	1.801648	0.440555	0.490096	0.033364
12	M-PE	BM	96	120	-24	283	-43	3.287461	0.429704	0.484861	0.060879
												13	M-PE	BM	98	124	-26	287	-39	3.52283	0.64812	0.575402	0.065238
14	M-PE	TM	115	129	-14	290	-32	2.059048	1.0367	0.686508	0.038131
												15	M-PE	BM	177	318	-141	481	155	3.497214	0.827687	0.632693	0.064763
16	M-PE	TM	181	221	-40	382	59	2.273243	0.258925	0.386902	0.042097
												17	M-PE	TM	205	222	-17	388	56	5.390471	0.663727	0.580889	0.099824
18	M-PE	TM	235	296	-61	457	136	1.278223	1.215226	0.724422	0.023671
												19	M-PE	TM	280	278	2	439	118	1.522296	0.984203	0.67406	0.028191
20	M-PE	TM	300	362	-62	522	201	1.297488	1.053023	0.690249	0.024028
												21	M-PE	BM	302	385	-83	561	208	13.109332	0.853596	0.640025	0.242765
22	M-PE	BM	305	470	-165	629	311	0.628161	0.242451	0.375403	0.011633
												23	M-PE	TM	329	319	10	483	155	4.188392	0.271828	0.39559	0.077563
24	M-PE	BM	346	308	38	475	141	6.075836	1.784714	0.812379	0.112515

样品序号	催化剂类型	结构类型	测量的Y	预测的Y	残差Y	上限	下限	马氏距离	F比率	概率	杠杆效率
												25	M-PE	BM	415	333	82	497	168	4.458403	0.747879	0.608721	0.082563
26	M-PE	TM	415	353	62	514	192	1.635425	0.142301	0.292399	0.030286
												27	M-PE	BM	424	513	-89	673	353	1.172451	2.288236	0.863346	0.021712
28	M-PE	TM	425	299	126	460	138	1.718942	0.57019	0.546274	0.031832
												29	ZN-PE	BM	440	480	-40	640	320	1.064778	0.324859	0.428746	0.019718
30	M-PE	TM	469	486	-17	647	325	2.041597	1.036271	0.686409	0.037807
												31	M-PE	BM	469	500	-31	660	341	0.766478	0.316317	0.423658	0.014194
32	M-PE	TM	485	343	142	503	183	1.222706	0.56069	0.542509	0.022643
												33	M-PE	BM	499	488	10	654	323	5.17874	0.355525	0.446308	0.095903
34	ZN-PE	BM	503	627	-124	791	463	4.157712	0.830472	0.633491	0.076995
												35	M-PE	TM	517	415	102	576	254	1.824844	1.438857	0.764022	0.033793
36	M-PE	TM	518	471	47	631	310	1.750413	0.309239	0.419372	0.032415
												37	M-PE	BM	537	474	62	640	309	5.147545	0.443338	0.491424	0.095325
38	ZN-PE	BM	547	665	-118	827	503	2.504622	0.990738	0.675645	0.046382
												39	ZN-PE	BM	580	538	42	697	379	0.317906	0.306911	0.417948	0.005887
40	ZN-PE	BM	590	663	-73	825	502	2.199406	0.889679	0.6499	0.04073
												41	M-PE	TM	625	462	163	622	302	1.120593	0.449243	0.494221	0.020752
42	ZN-PE	BM	634	695	-61	856	535	1.57108	1.183749	0.718189	0.029094
												43	M-PE	BM	663	539	124	704	375	4.274136	1.670804	0.797908	0.079151
44	M-PE	BM	705	713	-9	879	548	5.195957	0.228689	0.365418	0.096221
												45	M-PE	BM	707	804	-97	972	636	6.814694	1.341158	0.747668	0.126198
46	M-PE	BM	731	778	-47	944	611	5.682072	0.809082	0.627296	0.105224
												47	ZN-PE/M-PE	TM	740	814	-74	977	651	3.360436	0.085846	0.229261	0.06223
48	M-PE	BM	759	745	14	910	579	5.213402	0.524056	0.52751	0.096545
												49	M-PE	BM	790	757	34	921	592	4.548491	0.367159	0.452702	0.084231
50	ZN-PE	BM	875	755	120	916	595	1.876904	1.482164	0.770849	0.034757

样品序号	催化剂类型	结构类型	测量的Y	预测的Y	残差Y	上限	下限	马氏距离	F比率	概率	杠杆效率
												51	ZN-PE/M-PE	TM	879	810	69	973	648	3.194673	0.171523	0.319467	0.059161
52	ZN-PE/M-PE	TM	920	813	108	976	650	3.257771	0.130208	0.280263	0.060329
												53	ZN-PE/M-PE	TM	1011	1026	-14	1193	858	6.690147	0.331866	0.432853	0.123892
54	ZN-PE/M-PE	TM	1062	956	105	1126	787	7.956915	0.705278	0.594986	0.14735
												55	M-PE	BM	1218	1227	-10	1402	1053	11.668286	1.841389	0.819117	0.216079

表2

样品序号	催化剂类型	结构类型	测量的Y	预测的Y	残差Y	上限	下限	马氏距离	F比率	概率	杠杆效率
												56	M-PE	BM	0	-13	13	156	-182	7.6880	2.0368	0.8403	0.1424
57	M-PE	BM	0	-16	16	150	-183	5.7257	1.1749	0.7164	0.1060
												58	M-PE	BM	76	94	-19	261	-73	6.2220	0.5418	0.5349	0.1152
59	M-PE	TM	224	245	-21	406	84	1.9931	0.1997	0.3431	0.0369
												60	M-PE	BM	389	363	26	528	197	4.9512	0.8698	0.6445	0.0917
61	ZN-PE	BM	445	489	-44	648	329	0.9934	0.4117	0.4760	0.0184
												62	M-PE	BM	610	585	25	747	424	2.3449	1.0511	0.6898	0.0434
63	M-PE	BM	771	805	-34	973	636	7.0441	1.7967	0.8138	0.1304
												64	ZN-PE	BM	785	692	93	853	531	1.9709	0.6158	0.5637	0.0365

表3

表4

表5

管树脂	测量的Y(kPa)	预测的Y(kPa)	95％CL上限	95％CL下限	观测的SS-MF	PPA
							C1	48	55	82	27	是	是
C2	44	45	72	18	是	是
							C3	44	45	72	18	是	是
C4	82	64	18	114	NA	否
							C5	NA	69	96	41	是	是
C6	NA	89	116	62	NA	否
							C7	NA	89	116	62	是	是
I1	108	116	143	88	NA	否
							I2	NA	116	144	88	否	否
I3	NA	116	144	88	否	是

表6

管树脂	测量的Y(kPa)	测量的剪切速率(1/s)	观测的SS-MF	PPA
					C1	48	16	是	是
C2	44	17	是	是
					C3	47	25	NA	否
C4	44	11	是	是
					C5	NA	NA	是	是
C6	NA	NA	是	是
					C7	NA	NA	是	是
I1	108	26	NA	否
					I2	NA	NA	否	是
I3	NA	NA	否	是

实施例2

利用两个高斯峰形状，通过改变6个参数，峰1(P1)的Mp、PDI和重量分数和峰2(P2)的Mp、PDI和重量分数，数字化地产生各种MWD曲线。P1也被称为低分子量(LMW)组分，同时P2也被称为高分子量(HMW)组分。认识到如果MWD分布下的面积等于一(即：1)，并且由两个组分峰描述，则变量的数目可以减少至5个，其中峰2的重量分数组成可以利用峰1的重量分数表示(即：wt frac.p2＝1-wt frac.p1)。在图8中图释这些参数。为了探索这五个参数对由上面PLS2方法预测的滑-粘大小的影响，产生5个参数的DOE，如下面表7。同时，出现在表7中的为由两个组分组合得到的结果MWD曲线的M_w、M_n和PDI以及由使用PLS2模型分析得到的MWD曲线产生的预测的滑-粘大小的值。

表7

对滑-粘熔体破裂，对由PLS2数据计算的值进行方差分析(ANOVA)，并在表8、9、10中给出结果。

表8

	平方		均值	F	p-值
						源	总和	df	平方	值	概率＞F
模型	5527071	15	368471.4164	36.91696	＜0.0001
						A-Mp P1	1600828	1	1600827.965	160.3861	＜0.0001
B-Mp P2	783015.4	1	783015.3965	78.4499	＜0.0001
						C-PDI LMW	97880.79	1	97880.79312	9.806625	0.0064
D-PDI HMW	428.771	1	428.7710289	0.042958	0.8384
						E-重量分数 LMW	175349.7	1	175349.7336	17.5682	0.0007
AB	85.06823	1	85.06823224	0.008523	0.9276
						AC	132153	1	132152.9765	13.24034	0.0022
AD	6772.471	1	6772.470625	0.67853	0.4222
						AE	357916.6	1	357916.5942	35.85947	＜0.0001
BC	403.4945	1	403.4944702	0.040426	0.8432
						BD	293699.2	1	293699.1753	29.42556	＜0.0001
BE	78878.29	1	78878.29386	7.902774	0.0125
						CD	7930.625	1	7930.625265	0.794565	0.3859
CE	14450.72	1	14450.72244	1.44781	0.2464
						DE	72350.18	1	72350.18158	7.248726	0.0160
残差	159697.4	16	9981.089078
						拟合不佳	129697.4	10	12969.74253	2.593949	0.1278
纯误差	30000	6	5000
						Cor Total	5686769	31

36.92的模型F-值说明该模型是有效的。由于噪音，可以出现这么大“模型F-值”仅有0.01％的机会。进一步，“概率＞F”的值小于0.0500表明模型条件是有效的。该结果证明在这个情况下，A、B、C、E、AC、AE、BD、BE、DE是有效的模型条件，而大于0.1000的值表明模型条件是无效的。通过移除无效的模型条件(不计算支撑分层所需要的这些)可以获得更好的模型，从而表明所有条件的影响。2.59的“拟合不佳F-值”说明相对于纯误差，拟合不佳不是显著的。由于噪音可以出现这么大“拟合不佳F-值”有12.78％的机会。进一步的统计评估提供下述：

表9

标准差	99.9054	R-平方	0.971918
				均值	545.1094	Adj R-平方	0.945591
C.V.％	18.32759	Pred R-平方	0.87355
				PRESS	719089.8	Adeq精度	22.77148

0.8736的“Pred R-平方”为合理的符合0.9456的“Adi R-平方”。移除无效条件，这个值提高到0.9277。“Adeq精度”为信噪比的量度。大于4的比率是期望的。

22.771的观测的比率表明适当的信号，其暗示该模型可以被用于导航设计空间。

表10

	系数		标准	95％CI	95％CI
							因子	估值	df	误差	低	高	VIF
截距	593.1529	1	22.40955147	545.6468	640.659
							A-Mp P1	364.2112	1	28.75874163	303.2453	425.177	1.461032
B-Mp P2	-249.026	1	28.11571834	-308.629	-189.424	1.456545
							C-PDILMW	73.14195	1	23.35644523	23.6285	122.6554	1.481018
D-PDIHMW	-4.69935	1	22.67325858	-52.7645	43.36581	1.416389
							E-重量分数 LMW	-89.574	1	21.37068513	-134.878	-44.2702	1.240368
AB	-3.07806	1	33.34130335	-73.7585	67.60234	1.536049
							AC	-108.375	1	29.78381408	-171.514	-45.2363	1.395963
AD	24.59074	1	29.85292932	-38.6946	87.87612	1.599554
							AE	166.8858	1	27.86874874	107.8067	225.9649	1.398294
BC	5.444599	1	27.07921396	-51.9608	62.84997	1.24382
							BD	152.3825	1	28.09134774	92.83146	211.9335	1.328869
BE	74.52588	1	26.51046512	18.32621	130.7256	1.245329
							CD	-20.955	1	23.50841841	-70.7906	28.8806	1.387308
CE	27.04579	1	22.47728138	-20.6039	74.69549	1.261851
							DE	59.39209	1	22.05960613	12.62781	106.1564	1.272873

系数估值的符号表明特定参数或参数组合的影响大小和作用方向。例如，增加Mp P1，滑-粘大小增加，而增加Mp P2，滑-粘大小减小(组分之间的MW差异越大，因此重叠越少)。

忽略分析中的试验7、15、25和29，重新计算方差分析。忽略这些试验是因为化学计量学鉴定这试验为具有大于0.999截止值的概率的离群值。这第二次ANOVA分析的结果被显示在表11-13中。

表11

41.75的模型F-值说明该模型是有效的。由于噪音可以出现这么大“模型F-值”仅有0.01％的机会。“概率＞F”的值小于0.0500表明模型条件是有效的。在这个情况下，A、B、E、AC、AE、BD、BE是有效的模型条件。大于0.1000的值表明模型条件是无效的。2.18的“拟合不佳F-值”说明相对于纯误差，拟合不佳不是显著的。由于噪音可以出现这么大“拟合不佳F-值”有20.35％的机会。

表12

标准差	76.30209	R-平方	0.981199
				均值	634.3231	Adj R-平方	0.957697
C.V.％	12.0289	Pred R-平方	0.830489
				PRESS	629894.2	Adeq精度	25.6499

0.8305的“PredR-平方”为合理的符合0.9577的“AdjR-平方”。“Adeq精度”测量信噪比。大于4的比率是期望的。25.650的比率表明适当的信号。该模型可以被用于导航设计空间。

表13

ANOVA分析鉴定显著地对最终结果(即：熔体破裂特性)有贡献的参数和参数组合。因此，滑-粘大小的下列等式如下：

实施例3

如实施例2所描述，研究了每个组分的Mp、重量分数和PDI对如PLS2方法预测的光滑至粗糙转变的应力的影响。在表14-16中给出结果的ANOVA分析。

表14

39.88的模型F-值说明该模型是有效的。由于噪音可以出现这么大“模型F-值”仅有0.01％的机会。“概率＞F”的值小于0.0500表明模型条件是有效的。在这个情况下，A、B、BD、BE、CE是有效的模型条件。大于0.1000的值表明模型条件是无效的。0.80的“拟合不佳F-值”说明相对于纯误差，拟合不佳不是显著的。由于噪音可以出现这么大“拟合不佳F-值”有61.91％的机会。

表15

标准差	9.242574	R-方差	0.980335
				均值	109.8957	Adj R-方差	0.955753
C.V.％	8.410316	Pred R-方差	0.791041
				PRESS	10892.57	Adeq精度	23.48872

0.7910的“PredR-平方”为合理的符合0.9558的“AdjR-平方”。“Adeq精度”测量信噪比。大于4的比率是期望的。23.489的比率表明适当的信号。该模型可以被用于导航设计空间。

表16

ANOVA分析鉴定显著地对最终结果(即：熔体破裂特性)有贡献的参数和参数组合。因此，确定滑-粘大小的下列等式为：

本文中公开的方法可以被用于使具有指定熔体破裂特性的共混聚合物的设计优化。表17a-24a提供化学计量学分析的优化约束，同时表17b-27b提供基于约束确定的方案。图8为基于化学计量学分析结果作为低分子量(LMW)组分的重量分数和峰分子量函数的滑-粘大小的图，同时图9为组分P1和P2的为峰分子量函数的光滑至粗糙转变的应力的图。

表17a

约束
									下	上	较低	较高
名称	目标	限	限	重量	重量	重要性
							Mp P1	范围内	11.18	63.25	1	1	3
Mp P2	范围内	67.08	505.964425	1	1	3
							PDI LMW	范围内	2	5	1	1	3
PDI HMW	范围内	2	5	1	1	3
							重量分数 LMW	最大化	0.3	0.7	1	1	3
SS mag	范围内	300	1388.445312	1	1	3
							粗糙	范围内	90	189.119156	1	1	3

表17b

表18a

表18b

表19a

约束

下

上

较低

较高

名称

目标

限

重量

重要性

Mp P1	范围内	11.18	63.25	1	1	3
							Mp P2	范围内	67.08	505.9644	1	1	3
PDI P1	范围内	2	3	1	1	3
							PDI P2	范围内	2	3	1	1	3
重量分数 P1	最大化	0.3	0.7	1	1	3
							SS mag	范围内	300	1388.445	1	1	3
粗糙	范围内	90	189.1192	1	1	3

表19b

表20a

约束
									下	上	较低	较高
名称	目标	限	限	重量	重量	重要性
							名称	使最小	11.18034	63.24555	1	1	3
Mp P1	最大化	67.08204	505.9644	1	1	3
							Mp P2	范围内	2.5	5	1	1	3
PDI P1	等于2.50	2.5	5	1	1	3
							PDI P2	最大化	0.3	0.7	1	1	3
重量分数 P1	范围内	300	1388.445	1	1	3
							粗糙	范围内	90	189.1192	1	1	3

表20b

表21a

约束
									下	上	较低	较高
名称	目标	限	限	重量	重量	重要性
							Mp P1	使最小	11.18034	63.24555	1	1	3
Mp P2	最大化	200	505.9644	1	1	3
							PDI P1	范围内	2	5	1	1	3
PDI P2	等于2.00	2.5	5	1	1	3
							重量分数 P1	等于0.70	0.3	0.7	1	1	3
SS mag	范围内	300	1388.445	1	1	3
							粗糙	范围内	90	189.1192	1	1	3

表21b

表22a

表22b

表23a

约束
									下	上	较低	较高
名称	目标	限	限	重量	重量	重要性
							Mp P1	使最小	11.18	63.25	1	1	3
Mp P2	等于340.00	275	505.9644	1	1	3
							PDI P1	范围内	2.5	3	1	1	3
PDI P2	等于2.10	2	2.3	1	1	3
							重量分数 P1	最大化	0.6	0.65	1	1	3
SS mag	最大化	300	1388.445	1	1	3
							粗糙	最大化	90	189.1192	1	1	3

表23b

表24a

表24b

实施例4

对各种聚合物样品进行化学计量学分析和分析的确认。此外，化学计量学分析的结果使得数字化生成具有各种分子量分布的样品，从而评估对被研究的熔体破裂特性显著的参数。涉及使用本文公开的方法对聚乙烯树脂进行的这些分析的数据提供在数据集A-X中。

没有进一步详细说明，应相信本领域技术人员可以使用本文说明最大程度地利用本发明。尽管本发明的方面已经被显示和描述，但是本领域技术人员可以对其进行修改而不背离本发明的精神和教导。本文描述的方面和实施例仅为示范性的，不拟为限制性的。本文公开的本发明的许多变化和修改是有可能的并在本发明的范围内。当明确地陈述数字范围或限制时，这样表达的范围或限制应当被理解为包括如落入明确陈述的范围或限制的迭代的范围或限制(例如从大约1至大约10包括2、3、4等；大于0.10包括0.11、0.12、0.13等)。对于权利要求中任何要素使用术语“任选地”拟表示该主题元素是需要的或可选地是不需要的。另个可选方案都拟在本权利要求的范围内。使用较宽的术语诸如包含、包括、具有等，应被理解为对较窄术语诸如由…组成、基本上由…组成、基本上由…构成等提供支持。

因此，保护范围不由上面提出的说明限定，而仅由所附权利要求限定，范围包括权利要求的主题的所有等效物。每一个和每个权利要求作为本发明的方面被并入说明书。因此，权利要求书为进一步说明和本发明的详细说明的附加。本文引用的所有专利、专利申请和公开的公开内容通过引用并入，其程度为它们提供对本文提出的补充的示例性的、过程的或其他细节。

Claims

1.改良聚乙烯树脂加工的方法，包括：

获得多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品；

使用毛细管流变测定法测量所述多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品的为剪切速率函数的剪切应力，其中所述测量得到滑-粘大小、光滑至粗糙转变的应力和光滑至粗糙转变的剪切速率的值；和

从所述多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品识别具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂，所述熔体破裂降低趋势由大于大约300psi的滑-粘大小、大于大约90kPa的光滑至粗糙转变的应力以及大于大约10s^-1的光滑至粗糙转变的剪切速率表征。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中的每个包括共混聚合物。

3.根据权利要求1至2中任一所述的方法，其中所述多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中的每个包括高分子量组分和低分子量组分。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所述高分子量组分具有从大约67kg/mol至大约600kg/mol的峰分子量范围以及所述低分子量组分具有从大约25kg/mol至大约65kg/mol的峰分子量范围。

5.根据权利要求1至4中任一所述的方法，其中所述多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中的每个具有从大约5至大约30的分子量分布。

6.根据权利要求1至5中任一所述的方法，其中所述多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中的每个具有从大于大约300psi至大约1,500psi的粘-滑大小。

7.根据权利要求1至6中任一所述的方法，其中所述多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中的每个具有从大于大约10s^-1至大约100s^-1的光滑至粗糙转变的剪切速率。

8.根据权利要求1至7中任一所述的方法，其中所述熔体破裂为鲨鱼皮熔体破裂、滑-粘破裂或整体熔体破裂。

9.改良聚乙烯树脂加工的方法，包括：

获得多个聚乙烯树脂中的每个的已知分子量分布、已知滑-粘大小、已知光滑至粗糙转变的应力和已知光滑至粗糙转变的剪切速率；

进行化学计量学分析以确定所述多个聚乙烯树脂的所述已知分子量分布、所述已知滑-粘大小、所述已知光滑至粗糙转变的应力和所述已知光滑至粗糙转变的剪切速率之间的解析关系；

获得多个多峰茂金属催化的聚乙烯树脂，其每个具有已知分子量分布、未知滑-粘大小、未知光滑至粗糙转变的应力和未知光滑至粗糙转变的剪切速率；

利用所述解析关系确定所述多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中的每个的所述未知滑-粘大小的值、所述未知光滑至粗糙转变的应力的值和所述未知光滑至粗糙转变的剪切速率；和

从所述多个多峰茂金属催化的聚乙烯树脂识别具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂，所述熔体破裂降低趋势由大于大约300psi的滑-粘大小、大于大约90kPa的光滑至粗糙转变的应力以及大于大约10s^-1的光滑至粗糙转变的剪切速率表征。

10.根据权利要求9所述的方法，其中所述解析关系为数学等式。

11.根据权利要求9至10中任一所述的方法，其中使用选自偏最小二乘法回归(PLS)、多重线性回归分析(MLR)、主成分回归(PCR)、主成分分析(PCA)和判别分析、实验设计(DOE)和响应面方法中的至少一种化学计量学技术建立所述解析关系。

12.根据权利要求9至11中任一所述的方法，其中所述多个聚乙烯树脂包括等于或多于大约10个样品。

13.根据权利要求9至12中任一所述的方法，其中所述已知分子量分布为从大约5至大约30。

14.根据权利要求9至13中任一所述的方法，其中所述已知滑-粘大小为从大约300psi至大约1,500psi。

15.根据权利要求9至14中任一所述的方法，其中所述已知光滑至粗糙转变的应力为小于大约200kPa。

16.根据权利要求9至15中任一所述的方法，其中所述已知光滑至粗糙转变的剪切速率为从大于大约10s^-1至大约100s^-1。

17.根据权利要求9至16中任一所述的方法，其中具有熔体破裂降低趋势的所述单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂包括高分子量组分和低分子量组分。

18.根据权利要求17所述的方法，其中所述高分子量组分具有从大约67kg/mol至大约600kg/mol的峰分子量范围和所述低分子量组分具有从大约25kg/mol至大约65kg/mol的峰分子量范围。

19.根据权利要求9至18中任一所述的方法，其中具有熔体破裂降低趋势的所述单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂包括共聚单体。

20.根据权利要求9和19中任一所述的方法，进一步包括识别具有熔体破裂增加趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂。

21.根据权利要求1至8中任一所述的方法，进一步包括使一种或多种具有熔体破裂降低趋势的所述单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂形成制品。

22.根据权利要求9至20中任一所述的方法，进一步包括使一种或多种具有熔体破裂降低趋势的所述单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂形成制品。

23.根据权利要求1至8中任一所述的方法，进一步包括将一种或多种具有熔体破裂降低趋势的所述单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂提供给需要其的用户。

24.根据权利要求9至20中任一所述的方法，进一步包括将一种或多种具有熔体破裂降低趋势的所述单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂提供给需要其的用户。

25.改良聚乙烯树脂加工的系统，包括：

处理器；

存储器；

输出设备；和

分析元件，其存储在所述存储器中，当在所述处理器上执行时，其配置所述处理器以：

接收多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品的为剪切速率函数的剪切应力，其中确定为所述剪切速率函数的所述剪切应力包括使用毛细管流变测定法；

基于由毛细管流变测定法测量的所述剪切应力和所述剪切速率，确定所述多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中每个的滑-粘大小、光滑至粗糙转变的应力和光滑至粗糙转变的剪切速率的值；

从所述多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中识别具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂，所述熔体破裂降低趋势由大于大约300psi的滑-粘大小、大于大约90kPa的光滑至粗糙转变的应力以及大于大约10s^-1的剪切速率表征；和

将所述单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂的识别输出至所述输出设备。

26.根据权利要求25所述的系统，其中所述多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中的每个包括共混聚合物。

27.根据权利要求25至26中任一所述的系统，其中所述多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中的每个包括高分子量组分和低分子量组分，和其中基于所述高分子量组分的至少一种性质和所述低分子量组分的至少一种性质进一步确定滑-粘、所述光滑至粗糙转变的应力和所述光滑至粗糙转变的剪切速率的值。

28.根据权利要求25至27中任一所述的系统，其中所述多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中的每个具有从大于大约10s^-1至大约100s^-1的光滑至粗糙转变的剪切速率。

29.改良聚乙烯树脂加工的系统，包括：

处理器；

存储器；

输出设备；和

接收多个聚乙烯树脂中的每个的已知分子量分布、已知滑-粘大小、已知光滑至粗糙转变的应力和已知光滑至粗糙转变的剪切速率；

利用化学计量学分析确定所述多个聚乙烯树脂的所述已知分子量分布、所述已知滑-粘大小、所述已知光滑至粗糙转变的应力和所述已知光滑至粗糙转变的剪切速率之间的解析关系；

接收多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中的每个的已知分子量分布；

基于所述多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中的每个的所述已知分子量分布，利用所述解析关系，确定所述多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中的每个的未知滑-粘大小的值、未知光滑至粗糙转变的应力的值和未知光滑至粗糙转变的剪切速率的值；和

从所述多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中识别具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯样品，其中当滑-粘值大于大约300psi，光滑至粗糙转变的应力大于大约90kPa的应力，和光滑至粗糙转变的剪切速率大于大约10s^-1时，单独的多峰茂金属催化的聚乙烯样品具有熔体破裂降低趋势；

将所述单独的多峰茂金属催化的聚乙烯样品的识别输出至所述输出设备。

30.根据权利要求29所述的系统，其中所述解析关系为数学等式。

31.根据权利要求29至30中任一所述的系统，其中使用选自偏最小二乘法回归(PLS)、多重线性回归分析(MLR)、主成分回归(PCR)、主成分分析(PCA)和判别分析、实验设计(DOE)和响应面方法中的至少一种化学计量学技术确定所述解析关系。

32.根据权利要求29至31中任一所述的系统，其中所述多个聚乙烯树脂包括等于或多于大约10个样品。

33.根据权利要求29至32中任一所述的系统，其中所述已知分子量分布为从大约5至大约30。

34.根据权利要求29至33中任一所述的系统，其中所述已知滑-粘大小为从大约300psi至大约1,500psi。

35.根据权利要求29至34中任一所述的系统，其中所述已知光滑至粗糙转变的应力为小于大约200kPa。

36.根据权利要求29至35中任一所述的系统，其中所述已知光滑至粗糙转变的剪切速率为从大于大约10s^-1至大约100s^-1。

37.根据权利要求29至36中任一所述的系统，其中具有熔体破裂降低趋势的所述单独的多峰茂金属催化的聚乙烯样品包括高分子量组分和低分子量组分。

38.根据权利要求29至37中任一所述的系统，其中所述分析元件进一步配置所述处理器识别具有熔体破裂增加趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯样品。

39.计算机实行的改良聚乙烯树脂加工的方法，包括：

通过处理器接收多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品的为剪切速率函数的剪切应力，其中所述确定为剪切速率函数的剪切应力包括使用毛细管流变测定法；

基于所述剪切应力和所述剪切速率，通过所述处理器确定所述多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中的每个的滑-粘、光滑至粗糙转变的应力和光滑至粗糙转变的剪切速率的值；

通过所述处理器从所述多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中识别具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂，所述熔体破裂降低趋势由大于大约300psi的滑-粘大小，大于大约90kPa的应力的光滑至粗糙转变的应力以及大于大约10s^-1的剪切速率表征；和

通过所述处理器将所述单独的多峰茂金属催化的聚乙烯树脂的识别输出至输出设备。

40.计算机实行的改良聚乙烯树脂加工的方法，包括：

存储在存储器中分析元件，当在处理器上执行时，其配置所述处理器以：

通过存储在存储器中并在处理器上执行的分析元件，接收多个聚乙烯树脂中的每个的已知分子量分布、已知滑-粘大小、已知光滑至粗糙转变的应力和已知剪切速率；

通过所述分析元件，利用化学计量学分析确定所述多个聚乙烯树脂的所述已知分子量分布、所述已知滑-粘大小、所述已知光滑至粗糙转变的应力和所述已知光滑至粗糙转变的剪切速率之间的解析关系；

接收多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中每个的已知分子量分布；

通过所述分析元件利用所述解析关系确定所述多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中每个的未知滑-粘大小的值、未知光滑至粗糙转变的应力的值和未知光滑至粗糙转变的剪切速率的值，其中所述确定未知滑-粘大小的值、未知光滑至粗糙转变的应力的值和未知光滑至粗糙转变的剪切速率的值基于所述多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中每个的所述已知分子量分布；和

通过所述分析元件从所述多个多峰茂金属催化的聚乙烯样品中识别具有熔体破裂降低趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯样品，其中当滑-粘大小的值大于大约300psi，光滑至粗糙转变的应力大于大约90kPa，和光滑至粗糙转变的剪切速率大于大约10s^-1时，单独的多峰茂金属催化的聚乙烯样品具有熔体破裂降低趋势；

通过所述分析元件将所述单独多峰茂金属催化的聚乙烯样品的识别输出至所述输出设备。

41.根据权利要求40所述的方法，其中所述解析关系为数学等式。

42.根据权利要求40至41中任一所述的方法，其中使用选自偏最小二乘法回归(PLS)、多重线性回归分析(MLR)、主成分回归(PCR)、主成分分析(PCA)和判别分析、实验设计(DOE)和响应面方法中的至少一种化学计量学技术确定所述解析关系。

43.根据权利要求40至42中任一所述的方法，其中所述多个聚乙烯树脂包括等于或多于大约10个样品。

44.根据权利要求40至43中任一所述的方法，进一步包括通过所述分析元件识别具有熔体破裂增加趋势的单独的多峰茂金属催化的聚乙烯样品。

45.制备中密度聚乙烯管的方法，包括：

将多峰茂金属催化的聚乙烯树脂熔化以形成熔融聚乙烯，其中所述多峰茂金属催化的聚乙烯树脂具有从大约0.925g/ml至大约0.942g/ml的密度、大于大约300psi的滑-粘大小、大于大约90kPa的应力的光滑至粗糙转变的应力和大于大约10s^-1的光滑至粗糙转变的剪切速率，其中通过毛细管流变试验确定滑-粘大小、光滑至粗糙转变的应力和光滑至粗糙转变的剪切速率；和

使所述熔融聚乙烯树脂形成管。

46.根据权利要求45所述的方法，其中所述聚乙烯树脂具有从大约0.928g/ml至大约0.940g/ml的密度。

47.根据权利要求45至46中任一所述的方法，其中所述聚乙烯树脂具有小于大约0.4g/10min的熔体流动速率。

48.根据权利要求45至47中任一所述的方法，其中所述管具有从大约500小时至大约20,000小时的PENT值。

49.根据权利要求45至48中任一所述的方法，其中所述管具有低于大约-25℃的却贝T_db。

50.根据权利要求45至49中任一所述的方法，其中所述管具有从大约1.0J至大约3.0J的却贝冲击能。

51.根据权利要求45至50中任一所述的方法，其中所述管具有从大约80kpsi至大约110kpsi的2％正割弯曲模量。

52.根据权利要求45至51中任一所述的方法，其中所述管具有大于大约450％的断裂伸长。

53.根据权利要求45至52中任一所述的方法，其中所述管具有从大约120kpsi至大约190kpsi的杨氏模量。

54.根据权利要求45至53中任一所述的方法，其中所述管具有从大约2,600psi至小于大约3,000psi的屈服拉伸强度。

55.根据权利要求45至54中任一所述的方法，其中所述管具有大于大约3,000psi的断裂拉伸强度。

56.根据权利要求45至55中任一所述的方法，其中所述管具有高于大约220℃的热稳定性。

57.根据权利要求45至56中任一所述的方法，其中所述管具有等于或低于大约0℃的临界温度值(T_c)。

58.根据权利要求45至57中任一所述的方法，其中所述管具有大于大约12巴的临界压力值(P_c)。

59.根据权利要求45至58中任一所述的方法，其中所述管具有小于大约500％的拉伸自然拉伸比。

60.根据权利要求45至59中任一所述的方法，其中所述管具有在23℃下从大约1,200psi至小于大约1,530psi和在60℃下从大约960psi至小于大约1,200psi的流体静力设计基础。

61.根据权利要求45至60中任一所述的方法，其中所述管具有从大约8≤σLPL＜10MPa的最小所需强度。

62.由多峰茂金属催化的聚乙烯树脂制备的管，所述多峰茂金属催化的聚乙烯树脂具有从大约0.925g/ml至大约0.942g/ml的密度、大于大约300psi的滑-粘大小、大于大约90kPa的光滑至粗糙转变的应力和大于大约10s^-1的光滑至粗糙转变的剪切速率，其中通过毛细管流变试验确定所述滑-粘大小，光滑至粗糙转变的应力和光滑至粗糙转变的剪切速率。

63.根据权利要求62所述的管，所述管具有从大约500小时至大约20,000小时的PENT值。

64.根据权利要求62至63中任一所述的管，所述管具有低于大约-25℃的却贝T_db。