Controlled Environment Neutron Radiography of Moisture Sorption/Desorption in Nanocellulose-Treated Cotton Painting Canvases
Notice bibliographique
Résumé
Nanocellulose-based materials have recently been used to consolidate degraded cotton painting canvases. Canvas-supported paintings consist of materials that are sensitive to moisture and especially susceptible to environmental fluctuations in temperature and relative humidity (RH). These environmental fluctuations occur in uncontrolled environments found in historic houses and palaces and can lead to hydrolytic degradation and mechanical damage to canvases. To simulate this situation in an experimental setting, canvas samples were mounted in a custom-made closed-cell and subjected to programmed cycles of RH at a controlled temperature while exposed to the neutron beam. Results are presented for both untreated samples and those treated with a polar consolidant, cellulose nanofibrils (CNF(aq)) in water, and an apolar consolidant, a composite of persilylated methyl cellulose with surface silylated cellulose nanocrystals (MC+CNC(h)) in heptane. They were then compared with changes in ionic conductivities as measured by dielectric analysis (DEA) with the same cyclic RH program and temperature. Although the samples were exposed to the same experimental conditions, they presented treatment-specific responses. CNF-treated canvas showed higher hygroscopicity than the untreated sample and facilitated moisture diffusion across the sample to areas not exposed to the environment. A sample treated with MC+CNC(h) retarded moisture diffusion during the increase in RH and could, therefore, afford protection to moisture absorption in uncontrolled environments. Thus, the experimental setup and resulting data provide a pilot study demonstrating the potential of neutron radiography in following and comparing real-time moisture diffusion dynamics in untreated and nanocellulose-consolidated cotton canvases and assisting in validating the overall benefit of the treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,008 | 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 tête enseignante, 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 ».