Understanding the Role of Surface Micro-Texture on the Delayed Freezing of Drops on Cold Surfaces
Notice bibliographique
Résumé
Freezing of drops on surfaces has many consequences in icing of various systems, e.g. micro-condensers. It is known that when a water drop is placed on a cold surface and the surface temperature is reduced, it will not necessarily freeze when the surface temperature has reached zero degrees Celsius. The delay in freezing of a drop on a cold surface is not well understood; especially the effect that micro- and nano-texture of a surface has this delay. In this study, freezing and melting points of water drops on various micro-textured surfaces, i.e. superhydrophilic, and superhydrophobic have been measured by differential scanning calorimetry (DSC). A comparison of the experimental results with smooth hydrophilic and hydrophobic surfaces allows us to understand the roles of surface chemistry and roughness in freezing of drops in contact with such surfaces. It is found that when the surface chemistry is hydrophobic, roughness will delay the freezing and a drop may not freeze until the surface temperature has been lower than −15 ° C. On the contrary, for hydrophilic surfaces, roughness will shorten the freezing delay and facilitate formation of ice on the surface. This can explain the benefit of the superhydrophobic surfaces (SHS) in preventing ice formation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».