Time‐of‐flight secondary ion mass spectrometry analysis of paint craters
Notice bibliographique
Résumé
Localized sudden changes in the surface energy of a surface to be painted are commonly held responsible for causing paint craters. However, it is not necessarily an easy task to identify the material(s) that produced the defects. Automotive paint cratering, when it happens, often requires immediate identification of its causes because the product line may have to be shut down until the problem is solved. For the past 18 years, Surface Science Western has applied time‐of‐flight secondary ion mass spectrometry (ToF‐SIMS), among other techniques, to help its clients in the automotive industry identify the chemicals responsible for producing paint craters. In this article, we demonstrate that ToF‐SIMS is a unique and powerful technique in identifying the chemicals such as siloxane, fluorocarbons and fatty acids that are responsible for causing paint craters. We further show that the chemicals can be foreign contaminants, as well as segregation of additives in the paint systems, and even from contaminated solvents used in the paint. When the chemicals causing the paint craters can be identified by ToF‐SIMS analysis, the automotive company can often track down the primary source and remove the root cause. As such, surface analysis and in particular ToF‐SIMS is invaluable in understanding paint cratering for both the surface analysis research community and paint manufacturers and users. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».