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Enregistrement W3211215471 · doi:10.3390/coatings11111328

Self-Healing UV-Curable Acrylate Coatings for Wood Finishing System, Part 2: Impact of Monomer Structure and Self-Healing Parameters on Self-Healing Efficiency

2021· article· en· W3211215471 sur OpenAlexafffund
Chloé Paquet, Stephen Brown, J.E. Klemberg-Sapieha, Jean‐François Morin, Véronic Landry

Notice bibliographique

RevueCoatings · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer composites and self-healing
Établissements canadiensPolytechnique MontréalUniversité LavalNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceSelf-healingGloss (optics)Composite materialMonomerAcrylateSelf-healing materialCoatingPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wood is increasingly used in construction for the benefits it brings to occupants and for its ecological aspect. Indoor wood products are frequently subject to mechanical aggressions, their abrasion and scratch resistance thus need to be improved. The coating system ensures the wood surface protection, which is, for wood flooring, a multilayer acrylate UV-curable 100% solid system. To increase the service life of wood flooring, a new property is studied: self-healing. The objective of this study is to observe the impact of monomer structure on self-healing efficiency and the effect of self-healing parameters. A previous formulation was developed using hydrogen bond technology to generate the self-healing property. In this paper, the assessment of the formulation and the self-healing parameters’ impact on self-healing efficiency as well as the physicochemical properties are presented. The composition of the monomer part in the formulations was varied, and the effect on the conversion yield (measured by FT-IR), on the Tg and crosslinking density (measured by DMA) and on mechanical resistance (evaluated via hardness pendulum, indentation, and reverse impact) was analyzed. The self-healing efficiency of the coatings was determined by gloss and scratch depth measurements (under constant and progressive load). It was proven that monomers with three acrylate functions bring too much crosslinking, which inhibits the chain mobility necessary to observe self-healing. The presence of the AHPMA monomer in the formulation permits considerably increasing the crosslinking density (CLD) while keeping good self-healing efficiency. It was also observed that the self-healing behavior of the coatings is different according to the damage caused. Indeed, the self-healing results after abrasion and after scratch (under constant or progressive load) are different. In conclusion, it is possible to increase CLD while keeping self-healing behavior until a certain limit and with a linear monomer structure to avoid steric hindrance. Moreover, the selection of the best coatings (the one with the highest self-healing) depends on the damage.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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