Wood terpenes as bio-based monomers in latex for sustainable coatings
Notice bibliographique
Résumé
Recent global market disruptions, including the COVID-19 crisis, inflation, and oil crises, have highlighted the need for industries to reduce dependence on petrochemicals. However, the coating industry remains reliant on petrochemicals due to a lack of knowledge about local and sustainable alternatives. This study explored the potential of wood extractives as precursors for producing high-quality wood coatings. Terpenes were modified through acrylation, and bio-based latexes were synthesized from these modified terpenes. Analysis showed that all tested latexes had conversion levels above 88.5%. The bio-based films were characterized, and their transparency, measured by ultraviolet-visible spectroscopy, exceeded 80%. The good incorporation of bio-based monomers in the latex films was confirmed by thermogravimetric analysis and pyrolysis-gas chromatography-mass spectrometry. Comparative analysis between bio-based and conventional latexes showed equivalent results in particle size, molecular weight, glass transition temperature, and minimum film formation temperature. However, bio-based films exhibited lower hardness. The study suggests that using monomers derived from wood extractives offers a viable alternative to petrochemicals, utilizing abundant forest residues. This approach could address raw material shortages and help make the coatings industry more sustainable by reducing its reliance on petrochemicals.
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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) | 0,001 | 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 ».