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Enregistrement W2337663418 · doi:10.15376/biores.11.2.4579-4592

Effect of Chlorinated Paraffin Nanoemulsion on the Microstructure and Water Repellency of Ultra-Low Density Fiberboard

2016· article· en· W2337663418 sur OpenAlexaff
Lili Cai, Qilan Fu, Min Niu, Zhenzeng Wu, Yongqun Xie

Notice bibliographique

RevueBioResources · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésContact angleMedium density fiberboardMaterials scienceFourier transform infrared spectroscopyAbsorbanceMicrostructureChlorineFiberboardX-ray photoelectron spectroscopyScanning electron microscopeComposite materialSpectroscopyChemical engineeringChemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work describes a water repellent ultra-low density fiberboard (ULDF) prepared by chlorinated paraffin nanoemulsion (CPNE). Compared with the untreated ULDF, the contact angle of ULDF treated with 150 mL of CPNE increased from 40° to 134°, while its apparent surface free energy decreased from 24.19 mN/m to 10.06 mN/m. Moreover, the water absorbance of ULDF treated with CPNE decreased from 88.2% to 24% in the first hour. The improved hydrophobicity and hygroscopicity of ULDF was supported by the presence of a film on the surface of fibers, as observed by environmental scanning electron microscopy. The occurrence of chlorine and the chemical structure changes in ULDF before and after CPNE treatment were also confirmed by X-ray photoelectron spectroscopy analysis and Fourier transform infrared spectroscopy respectively. This ULDF with enhanced water repellency is a promising insulation material.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,282

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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