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Enregistrement W2321150281 · doi:10.1021/am400429q

Verification of Icephobic/Anti-icing Properties of a Superhydrophobic Surface

2013· article· en· W2321150281 sur OpenAlexaff
Yuanyi Wang, Jian Xue, Qingjun Wang, Qingmin Chen, Jianfu Ding

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNanjing University
Mots-clésMaterials scienceContact angleSuperhydrophilicityWettingSuperhydrophobic coatingComposite materialIcingCoatingRelative humidityMicrostructureMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Four aluminum surfaces with wettability varied from superhydrophilic to superhydrophobic were prepared by combining an etching and a coating process. The surface wettability was checked in terms of water contact angle (CA) and sliding angle (SA) under different humidity at -10 °C. High-speed photography was applied to study water droplet impact dynamics on these surfaces. It was found that single and successive water droplets could rebound on the superhydrophobic surface and roll off at a tilt angle larger than 30° under an extremely condensing weather condition (-10 °C and relative humidity of 85-90%). In addition, the superhydrophobic surface showed a strong icephobic property, the ice adhesion on this surface was only 13% of that on the superhydrophilic surface, though they had a similar nano/microtopological structure. Moreover, this superhydrophobic surface displayed an excellent durability of the icephobic property. The ice adhesion only increased to 20% and 16% of that on the superhydrophobic surface after the surface was undergone 20 icing/ice-breaking cycles and 40 icing/ice-melting cycles, respectively. Surface profile and XPS studies on these surfaces indicated a minor damage of the surface nano/microstructure and the coating layer upon these multiple ice-breaking and ice-melting processes. Therefore, this superhydrophobic surface could be a good candidate for icephobic applications.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations523
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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