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Enregistrement W2313538710 · doi:10.1021/jp5071117

Wetting of Rough Surfaces by a Low Surface Tension Liquid

2014· article· en· W2313538710 sur OpenAlexafffund
Brendan Koch, Alidad Amirfazli, Janet A.W. Elliott

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWettingContact angleHexadecaneWetting transitionSurface finishMaterials scienceSurface roughnessSurface tensionPillarPenetration (warfare)Composite materialMechanicsChemistryThermodynamicsPhysicsEngineeringStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There exist textured surfaces that demonstrate large advancing contact angles when the expected behavior is complete wetting due to high Wenzel roughness. The roughness can represent an impediment to the motion of the contact line, leading to the possibility of contact line pinning and thus increased advancing contact angle. A set of fabricated textured surfaces with varying pillar diameters and pillar spacing were tested using hexadecane. Because of the low surface tension of hexadecane, the majority of the surfaces exhibited penetration of the liquid into the roughness, also known as the Wenzel state. Because of this penetration, the empirical pinning force framework we previously developed for wetting behavior on smooth surfaces and surfaces with texture where liquid does not penetrate the roughness was expanded to include the Wenzel state. For the surfaces that had Wenzel wetting, the receding contact angle tended to follow the predictions of the Wenzel equation, while the advancing contact angle tended to increase with increasing roughness when according to the Wenzel equation it would be expected to decrease. For surfaces where nonpenetrated Cassie wetting was observed, a constant high advancing contact angle and a receding contact angle that follows the trend predicted by the Cassie equation were observed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
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)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations41
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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