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Personne :
Ghasemzadeh-Barvarz, Massoud

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Nom de famille

Ghasemzadeh-Barvarz

Prénom

Massoud

Affiliation

Université Laval. Département de génie chimique

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Identifiant Canadiana

ncf13698905

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Résultats de recherche

Voici les éléments 1 - 2 sur 2
  • PublicationAccès libre
    Quality control of complex polymer materials using hyperspectral imaging associated with multivariate statistical analysis
    (2015) Ghasemzadeh-Barvarz, Massoud; Rodrigue, Denis; Duchesne, Carl
    Dans la première étape de ce travail, des composites formulés à partir d'anhydride maléique greffé polyéthylène (MAPE) et de différentes charges de fibres de chanvre (entre 0 et 60%) ont été produits et analysés par imagerie NIR. Trois méthodes chimiométriques ont été utilisées puis comparées pour la prédiction des propriétés mécaniques, cartographier la distribution des constituants et détecter les défauts physiques des matériaux: la calibration multivariée traditionnelle basée sur la régression PLS, la résolution multivariée de courbes (MCR) et l’analyse d’images et la régression sur les images multivariées (MIA/MIR). Dans la deuxième partie de ce projet, une série de films multicouches complexes (échantillons industriels) ont été étudiés par imagerie NIR combinée à l’analyse d’images multivariée. Le potentiel et l'efficacité de la méthode proposée pour détecter les défauts causés par la (les) couche(s) manquant(es) ont été étudiés pour des films non imprimés et imprimés. Dans la dernière partie, les composites hybrides polypropylène (PP) / fibre de verre / fibre de lin ont été étudiés. L'effet de la teneur en fibres (0 à 40% en volume) et de la composition sur les propriétés mécaniques ont été investigués, ainsi que l’effet de l’exposition à l’eau et la dégradation thermique et aux rayons UV (vieillissement accéléré des matériaux). Les images de microscopie électronique à balayage (MEB) des composites non vieillis ont été analysées en combinant des méthodes d’analyse de texture et des méthodes multivariées. Enfin, l'imagerie NIR a été mise en œuvre sur des composites non vieillis et vieillis afin de prédire leurs propriétés finales ainsi que pour modéliser les variations de composition chimique et celles dues au vieillissement accéléré. En résumé, les résultats montrent que la combinaison de l'imagerie hyperspectrale et des méthodes statistiques multivariées est un outil puissant pour le contrôle de la qualité des composites polymères complexes. De plus, la méthode proposée est rapide et non destructive, elle peut être mise en œuvre en ligne, pour le contrôle de la qualité des matériaux composites. D'autre part, il a été démontré que l'analyse de la texture des images peut être appliquée à la quantification de la dispersion et du degré d’homogénéité de la distribution des charges dans des matériaux composites.
  • PublicationAccès libre
    Correlation between the plasma characteristics and the surface ‎chemistry of plasma-treated polymers through partial least ‎squares analysis
    (ACS Publications, 2013-12-06) Turgeon, Stéphane; Duchesne, Carl; Ghasemzadeh-Barvarz, Massoud; Laroche, Gaétan; Mavadat, Maryam
    We investigated the effect of various plasma parameters (relative density of atomic N and H, plasma temperature, and vibrational temperature) and process conditions (pressure and H2/(N2 + H2) ratio) on the chemical composition of modified poly(tetrafluoroethylene) (PTFE). The plasma parameters were measured by means of near-infrared (NIR) and UV-visible emission spectroscopy with and without actinometry. The process conditions of the N2-H2 microwave discharges were set at various pressures ranging from 100 to 2000 mTorr and H2/(N2+H2) gas mixture ratios between 0 and 0.4. The surface chemical composition of the modified polymers was determined by X-ray photoelectron spectroscopy (XPS). A mathematical model was constructed using the partial least-squares regression algorithm to correlate the plasma information (process condition and plasma parameters as determined by emission spectroscopy) with the modified surface characteristics. To construct the model, a set of data input variables containing process conditions and plasma parameters were generated, as well as a response matrix containing the surface composition of the polymer. This model was used to predict the composition of PTFE surfaces subjected to N2-H2 plasma treatment. Contrary to what is generally accepted in the literature, the present data demonstrate that hydrogen is not directly involved in the defluorination of the surface but rather produces atomic nitrogen and/or NH radicals that are shown to be at the origin of fluorine atom removal from the polymer surface. The results show that process conditions alone do not suffice in predicting the surface chemical composition and that the plasma characteristics, which cannot be easily correlated with these conditions, should be considered. Process optimization and control would benefit from plasma diagnostics, particularly infrared emission spectroscopy.