Effect of Different Aluminium Surface Treatments on Ice Adhesion Strength
Notice bibliographique
Résumé
Excessive ice accumulation on power network equipment can affect their integrity and cause damage with serious socioeconomic consequences. To mitigate that, de-icing techniques (mechanical or thermal) have been developed, but these techniques are often limited in their application and are generally expensive and time consuming. Recently, companies and research groups have focused on the development and application of icephobic coatings such as superhydrophobic materials intended to drastically reduce ice adhesion force on exposed equipments. The aim of this paper is the examine the influence of aluminium surface treatments on ice adhesion. Preparation of new and various aluminium surface treatments as well as the need to improve the knowledge of the mechanisms involved in ice adhesion are part of this research. Depending of the type of materials, surface roughness can either promote the formation of air pockets within pores or between coating surface asperities (low adhesion strength), or it can create ice mechanical anchoring if water partially or totally penetrates the porosity. Aluminium anodization using phosphoric acid was studied. Surface morphology was evaluated using scanning electron microscopy and measurements of ice adhesion strength were performed using a centrifuge technique. Based on these results, several surface treatments of aluminium have been considered including aluminium anodizing with partial Al2O3 etching followed by different sealing steps using hydrophobic polymer compounds such as polytetrafluoroethylene.
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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 | 0,001 |
| 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 ».