Surface energy modification by radiofrequency inductive and capacitive plasmas at low pressures on sugar maple: an exploratory study.
Notice bibliographique
Résumé
The wood products industry is going through hard times in both Canada and the US. It is faced with competition from emerging economies and substitution products. The North American economy is slowing down with decreasing demand for wood products. Under these conditions, the industry should be innovative and develop the next generation of wood products. Plasma technology could be used to improve wood surface properties and compensate for the variations to be expected from an organic living material, which is sensitive to its environment (moisture, water, temperature, ultraviolet light). In recent years, the plastic and textile industries have begun experimenting with plasma technology to activate surfaces, mainly to improve coating/substrate adhesion. The literature on potential applications of plasma treatment to wood surfaces is very limited. This report describes the results of an exploratory study on the effect of plasma treatments on sugar maple wood using different gases and mixtures (N2, H2, O2, and Ar) at different pressures (13.3-665 Pa). Water wettability and adhesion between surface and waterborne polyurethane acrylate coatings were also studied. The results show that it was possible, under certain conditions, to significantly increase wood/coating adhesion by 30-100%. This improvement is correlated with improvements in wood surface energy and coating penetration depth. In addition, chemical analyses showed that, with some plasma types, the treatment led to new atoms being grafted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».