Food Contact Materials: An Analysis of Water Absorption in Nylon 12 3D Printed Parts Using SLS After VaporFuse Surface Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Selective laser sintering (SLS) is a typical method of 3D printing in an industrial environment. It is often used to print different materials, such as metals, ceramics, and plastics. Nylon 12 is the most common plastic and material processed by SLS technology. In the present paper, the water absorption and wettability of Nylon 12 in additive manufacturing (AM) products are explored. The research for obtaining inert, non-absorbent and non-corrosive surfaces, and globally more effective materials to reduce the proliferation of microorganisms is becoming a necessity for the development of novel food contact materials. Surface treatments aim at improving the porosity and general roughness of the material and are expected to improve its hydrophobicity. The wetting state between Nylon 12 and water was studied by measuring the contact angles as primary data. The measurement of absorbed water (ASTM 570) is thus used as an indicator of material quality to prevent bacterial growth and degradation of the material mechanical properties. Therefore, water absorption tests were performed with SLS printed plates with and without surface treatment. Plates with surface treatment showed a mass increase of 0.35 ± 0.04% while those without surface treatment showed a mass increase of 0.76 ± 0.08%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».