Revêtements nanocomposites à haute teneur en solide cuits aux ultraviolets pour les couvre-planchers en bois
Notice bibliographique
Résumé
Les revêtements à haute teneur en solide cuits aux ultraviolets sont présentement utilisés par la très grande majorité des industries produisant des couvre-planchers en bois pré-vernis. Leurs propriétés mécaniques exceptionnelles, de même que leur vitesse de cuisson nettement plus élevée que celle des autres types de revêtements, expliquent leur grande popularité. Or, il est possible d’obtenir des propriétés mécaniques, entre autres, encore plus impressionnantes par l’addition de différents renforts. Dans ce projet, des oxydes métalliques nanométriques (oxyde d’aluminium et oxyde de zirconium) de même que des argiles modifiées avec des groupements organiques ont été ajoutés à une formulation acrylate typique de l’industrie des revêtements de couvre- planchers en bois. Les nanoparticules ont été ajoutées et dispersées dans cette formulation à l’aide de différents appareils de dispersion : mélangeur haute vitesse, moulin à billes (bead mill), moulin à balles (ball mill) et moulin trois rouleaux (three roll mill). Suite à la préparation des revêtements nanocomposites, la taille des particules dans la matrice polymère a été étudiée à l’aide de différents appareils. Pour les oxydes métalliques, la diffusion dynamique de la lumière a été utilisée. Pour ce qui est argiles, la diffraction des rayons X aux petits angles a quant à elle été employée. Dans les deux cas, nous avons eu recours à la microscopie électronique à transmission afin de supporter ces données. Quelques essais supplémentaires tels des mesures de stabilité et de viscosité sont aussi venus supporter les résultats obtenus. L’addition de nanoparticules affecte généralement la cuisson des revêtements UV. La spectroscopie infrarouge en temps réel (RT-FTIR) de même que la photo-calorimétrie (photo-DSC) ont été employées afin d’étudier les changements apportés à la cuisson suite à l’addition de nanoparticules. Finalement, les propriétés optiques (brillance, voile, couleur et clarté optique) et mécaniques (dureté, résistance à l’abrasion, résistance à l’égratignure, résistance à l’impact et à l’impact inverse) des différentes formulations ont été étudiées. Pour les formulations préparées à base d’argile, une analyse de variance (ANOVA) a été réalisée afin de vérifier si la concentration de l’argile de même que la façon dont celle-ci a été ajoutée à la formulation de base affectent les propriétés finales des revêtements.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».