Plasma Pre-treatments to Improve the Weather Resistance of Polyurethane Coatings on Black Spruce Wood
Notice bibliographique
Résumé
We hypothesize that plasma treatments that increase the adhesion and penetration of transparent water, and solvent-borne polyurethane coatings into black spruce wood will improve the performance of coated wood exposed to accelerated weathering. We tested this hypothesis by modifying wood samples with plasma for 30, 180, 600, and 1200 s, and measuring coating penetration and adhesion using light microscopy and a mechanical pull-off test, respectively. Plasma treatment did not improve coating adhesion, but the solvent-borne coating showed deeper penetration into plasma-modified wood, and its resistance to accelerated weathering was better on plasma-modified wood than on untreated controls. Plasma treatments enhanced the penetration of water-borne polyurethane into wood, but the treatments did not improve weather-resistance of the coating. Plasma treatment increased the wettability of wood surfaces, and prolonged plasma treatment etched cell walls, increasing their porosity. These effects may explain the positive effect of plasma treatment on coating penetration, and the increased weather-resistance of the solvent-borne polyurethane on plasma-modified wood. In conclusion, our results indicate that the ability of plasma treatment to improve coating performance on black spruce depends on the coating type, and the effects of the treatment on the surface microstructure of wood.
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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) | 0,001 | 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 ».