Fluorine Based Superhydrophobic Coatings
Notice bibliographique
Résumé
Superhydrophobic coatings, inspired by nature, are an emerging technology. These water repellent coatings can be used as solutions for corrosion, biofouling and even water and air drag reduction applications. In this work, synthesis of monodispersive silica nanoparticles of ~120 nm diameter has been realized via Stöber process and further functionalized using fluoroalkylsilane (FAS-17) molecules to incorporate the fluorinated groups with the silica nanoparticles in an ethanolic solution. The synthesized fluorinated silica nanoparticles have been spin coated on flat aluminum alloy, silicon and glass substrates. Functionalization of silica nanoparticles with fluorinated groups has been confirmed by Fourier Transform Infrared spectroscopy (FTIR) by showing the presence of C-F and Si-O-Si bonds. The water contact angles and surface roughness increase with the number of spin-coated thin films layers. The critical size of ~119 nm renders aluminum surface superhydrophobic with three layers of coating using as-prepared nanoparticle suspended solution. On the other hand, seven layers are required for a 50 vol.% diluted solution to achieve superhydrophobicity. In both the cases, water contact angles were more than 150°, contact angle hysteresis was less than 2° having a critical roughness value of ~0.700 µm. The fluorinated silica nanoparticle coated surfaces are also transparent and can be used as paint additives to obtain transparent coatings.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».