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Enregistrement W4309607749 · doi:10.3390/powders1040015

A Novel Method to Formulate Pigmented Powder Coatings by Ultrafine Powders

2022· article· en· W4309607749 sur OpenAlexafffund
Lang Li, Liyi Xu, Marshall Shuai Yang, Jinbao Huang, Hui Zhang, Jesse Zhu

Notice bibliographique

RevuePowders · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSouthwest UniversitySouthwest University of Science and Technology
Mots-clésMaterials scienceGloss (optics)CoatingPowder coatingComposite materialPolyesterParticle (ecology)Pressing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Powder coatings are a green alternative to conventional solvent-borne liquid coatings, but they have the intrinsic drawback of color-matching and adjustment in production with the conventional extrusion process. In this study, an industrially applicable approach to formulate color powder coatings utilizing ultrafine powders, i.e., a powdery blending and pressing method, was invented. This novel method was validated by comparing samples prepared by the Method 1 conventional extrusion method with an extra ultramarine pigment at 3%; Method 2 powdery blending and pressing of the original coatings and the same coating with 6% ultramarine pigment utilizing regular (coarse) powder coatings; and Method 3 utilizing ultrafine powder coatings for the two coatings with the same formulations as Method 2. The coating powders were prepared to have similar particle sizes and particle size distributions, with three commonly used coating binders, namely polyester-epoxy hybrid, polyester/TGIC (triglycidyl isocyanurate), and polyurethane (PU). The powders prepared by Methods 1 and 3 had similar flow abilities in terms of angle of repose (AOR) and avalanche angle (AVA). The performance of the new coatings by Method 3 was close to or better than the ones prepared by Method 1 in terms of the specular gloss, DOI (distinctness-of-image), reflection haze and color values, being superior to Method 2. The coatings via ultrafine powders also exhibited a comparable ultramarine particle distribution in the coating cross-sections as the conventional ones, whereas the ones via regular powders had an inferior pigment dispersion. The new method can greatly enhance the production efficiency and reduce the cost of powder coatings with compound colors, especially for small batch manufacturing.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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