Differential scanning calorimetry characterization of urea–formaldehyde resin curing behavior as affected by less desirable wood material and catalyst content
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Differential scanning calorimetry was applied to investigate the curing behavior of urea–formaldehyde (UF) resin as affected by the catalyst content and several less desirable wood materials (e.g., wood barks, tops, and commercial thinnings). The results indicate that the reaction enthalpy of UF resin increased with increasing catalyst content. The activation energy and peak temperature of the curing UF resin generally decreased with increasing catalyst content at lower levels of catalyst content. However, with further increases in catalyst content, the changes in the activation energy and peak temperature were very limited to nonexistent. The hydrolysis reaction of the cured UF resin occurred during the latter stages of the curing process at both lower level (<0.2%) and higher level (>0.7%) catalyst contents. This indicates that there existed an optimal range of catalyst content for the UF resin. The curing enthalpy of the UF resin decreased with increasing wood raw materials present due to the effect of diffusion induced by the wood materials and the changes in the phase of the curing systems. This suggests that the curing reactions reached a lower final degree of conversion for the wood–resin mixtures than for the UF resin alone. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci 98: 2027–2032, 2005
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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 | 0,001 |
| 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 ».