How latex film formation and adhesion at the nanoscale correlate to performance of pressure sensitive adhesives with cellulose nanocrystals
Notice bibliographique
Résumé
Emulsion polymerized latex-based pressure-sensitive adhesives (PSAs) are more environmentally benign because they are synthesized in water but often underperform compared to their solution polymerized counterparts. Studies have shown a simultaneous improvement in the tack, and peel and shear strength of various acrylic PSAs upon the addition of cellulose nanocrystals (CNCs). This work uses atomic force microscopy (AFM) to examine the role of CNCs in (i) the coalescence of hydrophobic 2-ethyl hexyl acrylate/ n -butyl acrylate/methyl methacrylate (EHA/BA/MMA) latex films and (ii) as adhesion modifiers over multiple length scales. Thin films with varying solids content and CNC loading were prepared by spin coating. AFM revealed that CNCs lowered the solids content threshold for latex particle coalescence during film formation. This improved the cohesive strength of the films, which was directly reflected in the increased shear strength of the EHA/BA/MMA PSAs with increasing CNC loading. Colloidal probe AFM indicated that the nano-adhesion of thicker continuous latex films increased with CNC loading when measured over small contact areas where the effect of surface roughness was negligible. Conversely, the beneficial effects of the CNCs on macroscopic PSA tack and peel strength were outweighed by the effects of increased surface roughness with increasing CNC loading over larger surface areas. This highlights that CNCs can improve both cohesive and adhesive PSA properties; however, the effects are most pronounced when the CNCs interact favourably with the latex polymer and are uniformly dispersed throughout the adhesive film. This article is part of the theme issue ‘Bio-derived and bioinspired sustainable advanced materials for emerging technologies (part 1)’.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».