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Enregistrement W2947889688 · doi:10.3390/pr7050316

Comparative Study of the Performances of Al(OH)3 and BaSO4 in Ultrafine Powder Coatings

2019· article· en· W2947889688 sur OpenAlexafffund
Weihong Li, Diego Cárdenas Franco, Marshall Shuai Yang, Xinping Zhu, Haiping Zhang, Yuanyuan Shao, Hui Zhang, Jesse Zhu

Notice bibliographique

RevueProcesses · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Nanocomposites and Properties
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceCoatingPowder coatingGloss (optics)Composite materialEpoxyPolymerPolyesterFiller (materials)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultrafine powder coatings are one of the development directions in the powder coating industry, as they can achieve thin coatings with good leveling and high surface smoothness comparable to liquid coatings. Compared to regular coatings, they experience a higher sensitivity to any incompatibilities, e.g., filler from coating components. The properties of fillers play a great role in the performance of coating films. Aluminum trihydrate (Al(OH)3) is a well-known filler in solvent-based coatings and other polymer industries. To study and evaluate the performances of Al(OH)3 in ultrafine powder coatings, a popular filler, barium sulfate (BaSO4) is used for comparison. Both fillers are added in ultrafine powder coatings based on two of the most commonly used resin systems (polyester-epoxy and polyester). The differences of physical and chemical properties between both fillers have significant influences on several properties of powder paints and coating films. The polar groups (hydrogen bond) in Al(OH)3 result in the strong interaction between inorganic filler and organic polymer matrix, thus decreasing the molecular network mobility and influencing the chain formation, which is verified by differential scanning calorimetric (DSC). The bed expansion ratio (BERs) of powder paints incorporated with Al(OH)3 are much higher than those with BaSO4, which indicate more uniform gas-solid contact during the spraying process. Samples with Al(OH)3 exhibit much lower specular gloss at 60°, which are expected to achieve remarkable matting effects. Superior corrosion resistances can be observed for almost all the coated panels incorporated with Al(OH)3 in contrast to those with BaSO4. Other aspects are slightly influenced by the difference between the two fillers, such as the angle of repose values (AORs) of powder paints, the impact resistance and flexibility of coating films.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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