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Enregistrement W2141710790 · doi:10.2514/6.2010-7837

Centrifuge Adhesion Test to Evaluate Icephobic Coatings

2010· article· en· W2141710790 sur OpenAlexaff
Guy Fortin, Arlene Beisswenger, Jean Perron

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensUniversité du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCentrifugeAdhesionPaint adhesion testingMaterials scienceComputer scienceComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ice accumulation is a human safety risk and a cause of important material damages in maritime, ground and air transportation, on ground and maritime energy exploitation and in telecommunication and electric networks. Many ice protection systems have been developed to prevent ice formation, but they are expensive to use due to their energy consumption. Passive systems, such as icephobic coatings applied on exposed surfaces, appear to be an interesting solution to prevent ice accumulation by reducing its adherence; but coating icephobicity is difficult to quantify. To measure icephobicity, the Anti-icing Material International Laboratory (AMIL) developed the Centrifuge Adhesion Test (CAT) in 2006. The test involves icing the extremity of small beams under freezing drizzle in a climatic chamber. Following icing, the beams are balanced in a centrifuge and rotated at an accelerating speed until the ice detaches and the corresponding rotation speed is measured. The adhesion shear stress is calculated from the centrifugal force evaluated at the detachment rotation speed, and the ice contact surface. The results are then reported as an Adhesion Reduction Factor (ARF) which is the ratio of the adhesion shear stress of the beams with a candidate coating with respect to uncoated beams. The higher the ARF, the more icephobic the coating; values below one indicate an increase in adhesion. For coatings with high icephobicity, the CAT apparatus sensitivity proved to be insufficient to evaluate the ARF. To remedy this, in 2009, AMIL modified the CAT apparatus to increase its sensitivity. The new CAT, called CAT-NG, can measure ARF in a range of 0.6 to 1 000 inexpensively and timely. To ensure reliable ARF factor with confidence level of 95%, the beam area exposed to icing is polished after 5 tests, or every month, to reduce the ice erosion effect on aluminum surface. Also, the ice specimen mass should be 5.5 g ± 5% with a length of 34 mm ± 5%. For glaze ice tested at -10°C on 6061-T6 aluminum with AMIL Standard Surface roughness of 0.7 μm, the detachment speed is 7 800 RPM ± 7% when the beam is rotated at speeds increasing linearly at rate of 300 RPM/s corresponding to a shear stress of 0.51 MPa ± 7%.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations31
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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