Surface Modification and Functionalization of Oxide Nanoparticles for Superhydrophobic Applications
Notice bibliographique
Résumé
Oxide nanoparticles have tremendous technological applications in the present days in diverse fields. In this study, the surface modification and functionalization of hydrophilic silica (SiO2) and zinc oxide (ZnO) nanoparticles were performed to obtain superhydrophobicity. Monodispersive nanoparticles of SiO2 were prepared by Stöber process using tetraethoxysilane (Si (OC2H5)4) as a precursor and ammonium hydroxide as a catalyst in a ethanolic solution. The surface modification of the silica nanoparticles were performed using fluoroalkylsilane (FAS-17: C16H19F17O3Si) molecules to obtain fluorinated silica nanoparticles of diameter varying from 50nm to 300nm. On the other hand, surface modification of zinc oxide (ZnO) nanoparticles was performed using stearic acid (C18H36O2) molecules to obtain methylated ZnO nanoparticles. These functionalized nanoparticles were characterized both in the form of powder as well as thin films. The bonding characteristics of FAS-17 molecules with SiO2 and stearic acid molecules with ZnO were investigated using Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) and X-ray diffraction (XRD). Nanostructured thin films of these functionalized oxide nanoparticles exhibit superhydrophobicity with contact angles over 150° with water roll-off properties. Such functionalized oxides nanoparticles, therefore, can be easily incorporated in coatings and paints for various applications in emerging technologies like biomedical applications, anti-corrosion, anti-icing, drag reduction and energy consumption reduction.
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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) | 0,001 | 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 ».