Big data comes to coatings / Partha Majumdar in EUROPEAN COATINGS JOURNAL (ECJ), N° 11 (11/2021)  

[article]  inEUROPEAN COATINGS JOURNAL (ECJ) > N° 11 (11/2021) . - p. 40-47 Titre : Big data comes to coatings : Novel formulation optimisation using big data, modelling, and predictive tools Type de document : texte imprimé Auteurs : Partha Majumdar, Auteur ; Jonathan DeRocher, Auteur ; Michael Tran, Auteur ; Nipun Bisht, Auteur ; Rose Bohling, Auteur ; Adeline Ossola, Auteur ; Ivan Boronat Monfort, Auteur ; Philip Harsh, Auteur ; James Bohling, Auteur ; Jeff Sweeney, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : p. 40-47 Note générale : Bibliogr. Langues : Anglais (eng) Catégories : Agent mattant Analyse des données Données massives Essais (technologie) Formulation (Génie chimique) Modélisation prédictive Plan d'expérience Revêtements organiques Index. décimale : 667.9 Revêtements et enduits Résumé : Big data analytics and machine learning (ML) have disrupted nearly every industry, and are now being embraced by the coatings sector, whose formulations offer an almost infinite formulation landscape. This paper reviews recent work in this area, explores the use of iterative experimental design to map the performance of a matting resin and discusses the use of advanced data analysis through the application of applying various algorithms. Note de contenu : - EXPERIMENTAL : Materials - FORMULATIONS - TEST METHODS : Block - Tack - Coefficient of friction - Scrub - Stain - OUTLINE OF DESIGN OF EXPERIMENTS (DOE) - DATA ANALYSIS AND MODELS - OPTIMISATION - MODEL DEPLOYMENT - Fig. 1 :Distribution of gloss, scrub, and scatter plot of gloss vs. scrub with CoF overlay - Fig. 2 : Plots of LSMeans for comparing the impact of matting additives on (a) scrub and (b) CoF in white base, no extender formulations and the impact of both matting additives and extenders on (c) scrub and (d) CoF in white base with extender formulations - Fig. 3 : Plots of LSMeans for comparing the impact of matting agents on (a) tack, (b) CoF, and (c) scrub in deep base, no extender formulations - Fig. 4 : Plots of LSMeans for comparing the impact of interactions between matting agents and extenders on (a) tack, (D) CoF, and (c) scrub in deep base with extender formulations - Fig. 5 : Expansion of initial input parameters from material type to characteristic properties - Fig. 6 : Optimised formulation maps (a) all properties are equally important and (b) gloss, scrub, and CoF are twice as important as AKU and stain - Fig. 7 : Interactive formulation map implemented in Plotly Dash and deployed in RStudio - Table 1 : Typical white base formulations - Table 2 : Typical deep base formulation - Table 3 : Design variables including ingredient types and levels of interest - Table 4 : Model R2 values of key paint properties - Table 5 : Training and Test R2 values for the combined white base data set comparing methodologies applied to model paint properties using material property input parameters En ligne : https://drive.google.com/file/d/1jepJbW7hRp6AOq_tJ4cjI3SSB2OMKBfh/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Pdf Permalink : https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=36482 [article]

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Detection of different chemical binders in coatings using hyperspectral imaging / Bahman Raeissi in JOURNAL OF COATINGS TECHNOLOGY AND RESEARCH, Vol. 19, N° 2 (03/2022)  

[article]  inJOURNAL OF COATINGS TECHNOLOGY AND RESEARCH > Vol. 19, N° 2 (03/2022) Titre : Detection of different chemical binders in coatings using hyperspectral imaging Type de document : texte imprimé Auteurs : Bahman Raeissi, Auteur ; Muhammad Ahsan Bashir, Auteur ; Joseph L. Garrett, Auteur ; Milica Orlandic, Auteur ; Tor Arne Johansen, Auteur ; Torbjorn Skramstad, Auteur Année de publication : 2022 Note générale : Bibliogr. Langues : Américain (ame) Catégories : Analyse spectrale Diluants Données massives Epoxy amine Epoxy novolac Imagerie (technique) Liants Métaux -- Revêtements protecteurs Ondes décamétriques Organosilanes Polyuréthanes Produits chimiques -- Détection Rayonnement infrarouge Index. décimale : 667.9 Revêtements et enduits Résumé : Organic coatings protect metallic structures of significant commercial value. Regular inspections of coatings are required to ensure their integrity and, therefore, to verify their stated performance. However, for metallic structures located in harsh places, coating inspection can pose significant safety and logistical challenges. Near-infrared (NIR) spectroscopy is a rapid, nondestructive and relatively inexpensive analytical technique. It is currently employed to analyze different chemicals in fields like agriculture, food, and pharmaceuticals. Similarly, hyperspectral imaging (HSI) creates a spatial map of spectral information by measuring light reflected from a material. In this work, hyperspectral imaging in the NIR portion of the electromagnetic spectrum (NIR-HSI) is used to accurately distinguish between the chemically different binders employed in commercial organic coatings. In addition, k-means clustering is explored as a tool to provide diagnostic information about the spatial inhomogeneities in the chemical structure of an applied coating, which, if undetected, can lead to coating defects during service life. The results of this work suggest that the NIR-HSI could be used for remote inspections of organic coatings. Note de contenu : - EXPERIMENTAL WORK : Chemicals and panels preparation - Hyperspectral imaging system and data acquisition - Methods - RESULTS AND DISCUSSIONS : Epoxy-amine systems - Epoxy novolac cured with amine curing agent - Silicone resin with organosilane - Polyurethane - Different extenders used in model epoxy-amine systems - Distinguishing between binders DOI : https://doi.org/10.1007/s11998-021-00544-3 En ligne : https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s11998-021-00544-3.pdf Format de la ressource électronique : Pdf Permalink : https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=37287 [article]

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The interoperable injection molding production / Patrick Sapel in PLASTICS INSIGHTS, Vol. 114, N° 3-2024 (2024)  

[article]  inPLASTICS INSIGHTS > Vol. 114, N° 3-2024 (2024) . - p. 46-49 Titre : The interoperable injection molding production : How asset administration shell submodels standardize the injection molding domain Type de document : texte imprimé Auteurs : Patrick Sapel, Auteur ; Christian Hopmann, Auteur Année de publication : 2024 Article en page(s) : p. 46-49 Langues : Anglais (eng) Catégories : Données massives Industrie 4.0 Le concept d’Industrie 4.0 correspond à une nouvelle façon d’organiser les moyens de production : l’objectif est la mise en place d’usines dites "intelligentes" ("smart factories") capables d’une plus grande adaptabilité dans la production et d’une allocation plus efficace des ressources, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle révolution industrielle. Ses bases technologiques sont l'Internet des objets et les systèmes cyber-physiques. Matières plastiques -- Moulage par injection Numérisation Presses à injecter Index. décimale : 668.4 Plastiques, vinyles Résumé : Asset administration shells and their submodels pave the way for interoperable production, containing standardized descriptions of production asset characteristics and serving as the basis for a common language. This article presents submodels that include the technical data of an injection molding machine, an injection mold, a hot runner device, and a temperature control unit and are published as IDTA specifications. Note de contenu : - Functions in the development phase - Functions in the production phase - Standardized submodels for injection molding processing - Standardized properties form the basis for a common language - Concrete benefits for the injection molding domain En ligne : https://drive.google.com/file/d/1HMO96Wd1IVR39gE6ZGfpHXrek5PWSA1b/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Pdf Permalink : https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=41111 [article]

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