Vorhersage von Farbveränderungen an lackierten Holzoberflächen

Eine kritische Betrachtung von möglichen Farbveränderungsvorhersagen an lackierten Holzoberflächen, die im Freien beschleunigter Bewitterung mittels Xenotest ausgesetzt sind, wurde gerade veröffentlicht.

Geringelter Holzspan auf weißem Hintergrund.
In einer neuen Studie wurde eine Verwitterung von 16 verschiedenen Beschichtungssystemen auf zwei Holzarten (Fichte und Robinie) mit zwei verschiedenen Rauheitsgraden (glatt -

Die Fähigkeit, den Prozess der natürlichen Bewitterung im Freien für die Beschichtungssysteme auf Holzoberflächen mittels ihrer künstlichen Bewitterung unter Laborbedingungen exakt zu korrelieren, würde die Prüfzeiten deutlich reduzieren. In einer neuen Studie wurde eine Verwitterung von 16 verschiedenen Beschichtungssystemen auf zwei Holzarten (Fichte und Robinie) mit zwei verschiedenen Rauheitsgraden (glatt, rau) durchgeführt, um Richtung und Intensität ihrer Farbveränderungen bei natürlicher Außenbeanspruchung ohne Bodenkontakt von 6 bis 36 Monaten bzw. bei Xenotest von 1 bis 12 Wochen zu vergleichen.

Einfluss von Holzart und deren Rauheit auf Genauigkeit der Korrelationen

Korrelationen zwischen der natürlichen und beschleunigten Bewitterung von lackierten Hölzern wurden auf der Grundlage linearer Regressionen zur Änderung der CIE-L*a*b*-Farbparameter ΔL* und ΔE* sowie durch nichtlineare Spearman-Rangkorrelation von ΔE*-Werten bewertet. Die Ergebnisse weisen bessere Möglichkeiten auf, die Farbveränderungen bei mit pigmentierten Beschichtungen lackiertem Holz zu korrelieren als bei transparenten Beschichtungen. Die Genauigkeit der verwendeten Korrelationen wurde auch durch die zugrunde liegende Holzart und deren Rauheit vor dem Auftragen der Beschichtung beeinflusst. Dies bedeutet, dass bei der Modellierung der Bewitterung von lackiertem Holz neben den spezifischen klimatischen Bedingungen der Exposition eine Reihe weiterer Faktoren berücksichtigt werden müssen.

Die Studie wurde veröffentlicht in: Journal of Coatings Technology and Research  March 2019, Volume 16, Issue 2, pp 339–352.

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