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Enregistrement W2007239247 · doi:10.1039/c4cp03760j

Contact angles of surfactant solutions on heterogeneous surfaces

2014· article· en· W2007239247 sur OpenAlexafffund
Andrew J. B. Milne, Janet A.W. Elliott, Alidad Amirfazli

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensYork UniversityToronto Public HealthAlberta Hospital EdmontonUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKillam TrustsAlberta Ingenuity
Mots-clésPulmonary surfactantContact angleMaterials scienceChemical engineeringNanotechnologyChemistryComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using Gibbs' adsorption equation and a literature isotherm, a new general model to predict the contact angle of surfactant solutions on (smooth or rough) chemically heterogeneous surfaces is constructed based on the Cassie equation. The model allows for adsorption at the liquid-vapor, solid-liquid, and solid-vapor interfaces. Solid-vapor adsorption is allowed in order to model the autophobic effect on hydrophilic surfaces. Using representative values for the coefficients which describe adsorption at each interface, model predictions for contact angles as a function of f parameters (area fractions) and surfactant concentration are made for heterogeneous surfaces made up of different materials. On smooth surfaces, the f parameters serve as weighting factors determining how to combine the effects of surfactant adsorption on each material to predict the behavior on the heterogeneous surface. Due to the non-linear nature of the model, the inclusion of a small amount of hydrophobic material has a greater effect on a predominantly hydrophilic material than vice versa, explaining the result seen in literature that a small amount of hydrophobic contamination (such as oil) significantly increases contact angle on a hydrophilic surface. The fact that even a small amount of heterogeneity can greatly change experimental results could lead to incorrect experimental conclusions about surfactant adsorption if a surface were wrongly assumed to be homogeneous. Model predictions rapidly become more complex as the number of differently wettable materials present on the surface increases. Also, an approximately equal weighting of different materials generally leads to more complex behaviors compared to heterogeneous surfaces composed largely of a single material. Rough heterogeneous surfaces follow previous results for surfactant wetting of rough homogeneous surfaces, leading to an amplification/attenuation of surfactant effects for penetrated/unpenetrated wetting, and further increasing the complexity of predictions. These potential complexities point to the importance of characterizing the heterogeneities of any surface under consideration. With proper characterization, the model described in this paper will allow for prediction of contact angles on all types of heterogeneous surfaces, and design of surfaces for specific interactions with surfactant solutions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,925

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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