High Performance Near-Infrared (NIR) Photoinitiating Systems Operating under Low Light Intensity and in the Presence of Oxygen
Notice bibliographique
Résumé
Photopolymerization under near-infrared (NIR) light is challenging due to the low energy of the absorbed photon but, if successful, presents significant advantages. For example, this lower energy wavelength is safer than UV light that is currently the standard photocuring light source. Also, NIR allows for a deeper light penetration within the material and therefore resulting in a more complete curing of thicker materials containing fillers for access to composites. In this study, we report the use of three-component systems for the NIR photopolymerization of methacrylates: (1) a dye used as a photosensitizer in the NIR range, (2) an iodonium salt as a photoinitiator for the free radical polymerization of the (meth)acrylates, and (3) a phosphine to prevent polymerization inhibition due to the oxygen and to regenerate the dye upon irradiation. Several NIR-absorbing dyes such as a cyanine borate and a silicon–phthalocyanine are presented and studied. Systems using borate dyes resulted in methacrylate monomer conversion over 80% in air. We report three types of irradiation system: low-power LED at 660 and 780 nm as well as a higher power laser diode at 785 nm. The excellent performance reported in this work is due to the crucial role of the added phosphine.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».