Model and experimental studies for contact angles of surfactant solutions on rough and smooth hydrophobic surfaces
Notice bibliographique
Résumé
Despite the practical need, no models exist to predict contact angles or wetting mode of surfactant solutions on rough hydrophobic or superhydrophobic surfaces. Using Gibbs' adsorption equation and a literature isotherm, a new model is constructed based on the Wenzel and Cassie equations. Experimental data for aqueous solutions of sodium dodecyl sulfate (SDS) contact angles on smooth Teflon surfaces are fit to estimate values for the adsorption coefficients in the model. Using these coefficients, model predictions for contact angles as a function of topological f (Cassie) and r (Wenzel) factors and SDS concentration are made for different intrinsic contact angles. The model is also used to design/tune surface responses. It is found that: (1) predictions compare favorably to data for SDS solutions on five superhydrophobic surfaces. Further, the model predictions can determine which wetting mode (Wenzel or Cassie) occurred in each experiment. The unpenetrated or partially penetrated Cassie mode was the most common, suggesting that surfactants inhibit the penetration of liquids into rough hydrophobic surfaces. (2) The Wenzel roughness factor, r, amplifies the effect of surfactant adsorption, leading to larger changes in contact angles and promoting total wetting. (3) The Cassie solid area fraction, f, attenuates the lowering of contact angles on rough surfaces. (4) The amplification/attenuation is understood to be due to increased/decreased solid-liquid contact-area.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».