Effect of Superhydrophobic Surfaces for Wetting in Micro-Systems
Notice bibliographique
Résumé
To develop energy efficient microfluidic systems it is important to minimize the adhesion of the liquid to the surfaces in the system. One of the proposed methods in the literature is to use superhydrophobic surfaces, i.e. surfaces with contact angles above 150 degrees (for water). However, the issue that is not generally considered in depth in literature is the role of contact angle hysteresis (the difference between advancing and receding contact angles). In other words, to have an energy efficient droplet actuation system for microfluidics it is not sufficient to use surfaces that have large contact angles, but they also should have low contact angle hysteresis (CAH). Contact angle hysteresis is a common phenomenon in wetting. It is important but difficult to theoretically investigate CAR to optimally design superhydrophobic surfaces for micro-systems. We will present a universal approach to calculate CAR based on a free energy analysis for micro-textured surfaces. Thermodynamic status of contact angles and calculation of free the energy barrier are significantly simplified by using a representative 2D model instead of a 3D model with minimum loss of generality. A pillar surface structure is chosen as a typical example (see Figure 1). It is demonstrated that this approach can predict CAR and equilibrium contact angles that are consistent with predictions of Wenzel's and Cassie's equations. This approach can also provide a criterion for transition between noncomposite and composite structures (i.e. free spreading of liquids on a surface or achieving minimum contact area between a liquid drop and surfaces in a channel). Recent experimental results for wetting of superhydrophobic surfaces will also be discussed.
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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 ».