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Enregistrement W2606716569 · doi:10.71781/11745

Identification et quantification des isocyanates générés lors de la dégradation thermique d'une peinture automobile à base de polyuréthane

2004· dissertation· fr· W2606716569 sur OpenAlexfundaboutno aff
Michel Boutin

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2004
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational exposure and asthma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de MontréalFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesInstitut de Recherche Robert-Sauvé en Santé et en Sécurité du Travail
Mots-clésGradationArtHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La majorité des peintures automobile sont constituées de polyuréthanes. Ces polymères sont obtenus en faisant réagir des isocyanates avec des alcools. Lors de leur dégradation thermique, les polyuréthanes peuvent régénérer des isocyanates. Ces substances peuvent induire de l’asthme, des dermatites, des conjonctivites et des intoxications aiguës. Au Québec, plusieurs milliers de travailleurs sont susceptibles d’être exposés à la dégradation thermique de peintures automobile lors d’opérations de soudure, de meulage ou de coupe de pièces de carrosserie. Une approche systémique, permettant d’étudier les différentes phases de la combustion des polymères, a été développée et appliquée à la peinture automobile. Les résultats obtenus ont permis d’identifier les isocyanates susceptibles d’être générés lors de la combustion de la peinture. La première étape de l’approche systémique consistait à effectuer la pyrolyse du polymère dans la chambre d’ionisation d’un spectromètre de masse (Py/MS). Cette expérience, effectuée sous vide, a permis d’identifier les isocyanates générés lors du craquage thermique de la peinture. De l’isocyanate de méthylène, d’éthylène, de propyle et de butyle ainsi que de l’acide isocyanique ont été détectés. Pour réaliser les expériences de Py/MS, l’ionisation par bombardement d’atomes métastables (MAB) a été utilisée pour sa propriété de réduire considérablement la fragmentation survenant lors de l’ionisation, ce qui a facilité l’interprétation des résultats. La deuxième étape de l’approche systémique consistait à pyrolyser la peinture, en atmosphère inerte, dans une fournaise de laboratoire de type DIN 53436. Lors de cette expérience, effectuée à pression atmosphérique, les isocyanates générés lors du craquage thermique sont demeurés dans le milieu réactionnel suffisamment longtemps pour qu’une fraction de ces derniers puisse se transformer suite à des réactions intra- ou intermoléculaires. L’acide isocyanique (HNCO), le diisocyanate du 1,6-hexaméthylène (HDI), les isocyanates aliphatiques linéaires allant de l’isocyanate de méthyle (Me-i) à l’isocyanate de n-hexyle (Hex-i), les isocyanates alcéniques allant de l’isocyanate de propylène à l’isocyanate d’hexylène et différents isomères de structures de ces substances ont pu être ainsi détectés. Lors de la troisième étape de l’approche systémique, la combustion de la peinture, avec flamme, a été effectuée dans la fournaise DIN 53436 pour observer l’effet de l’oxygène sur l’émission des isocyanates. Uniquement les isocyanates détectés lors de l’étape précédente ont été observés, mais à de plus faibles concentrations. Une technique d’échantillonnage permettant de collecter les huit isocyanates (HNCO, HDI, Me-i à Hex-i) émis le plus abondamment lors de la dégradation thermique de la peinture a été développée et validée en laboratoire. Cette technique utilise des cassettes contenant deux filtres de fibre de verre imprégnés d’un agent de dérivation, le 1-(2-méthoxyphényl)pipérazine (MOPIP). L’analyse des dérivés MOPIP des isocyanates est effectuée par chromatographie liquide couplée à la spectrométrie de masse et les limites de détection pour les différents isocyanates se situent entre 0,37 et 0,60 μg de fonctions NCO par m3 d’air.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,216 · 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.

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

Citations1
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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