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Enregistrement W2326616482 · doi:10.1021/am500261c

Superhydrophobic Stability of Nanotube Array Surfaces under Impact and Static Forces

2014· article· en· W2326616482 sur OpenAlexaff
Lin Zhu, Shi Pan, Jian Xue, Yuanyi Wang, Qingmin Chen, Jianfu Ding, Qingjun Wang

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceContact angleNanotubeSuperhydrophobic coatingComposite materialCoatingAnodizingNanotechnologyCarbon nanotubeAluminium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The surfaces of nanotube arrays were coated with poly(methyl methacrylate) (PMMA) using an imprinting method with an anodized alumina membrane as the template. The prepared nanotube array surfaces then either remained untreated or were coated with NH2(CH2)3Si(OCH3)3(PDNS) or CF3(CF2)7CH2CH2Si(OC2H5)3 (PFO). Thus, nanotube arrays with three different surfaces, PDNS, PMMA (without coating), and PFO, were obtained. All three surfaces (PDNS, PMMA, and PFO) exhibited superhydrophobic properties with contact angles (CA) of 155, 166, and 168°, respectively, and their intrinsic water contact angles were 30, 79, and 118°, respectively. The superhydrophobic stabilities of these three surfaces were examined under dynamic impact and static pressures in terms of the transition from the Cassie-Baxter mode to the Wenzel mode. This transition was determined by the maximum pressure (p(max)), which is dependent on the intrinsic contact angle and the nanotube density of the surface. A p(max) greater than 10 kPa, which is sufficiently large to maintain stable superhydrophobicity under extreme weather conditions, such as in heavy rain, was expected from the PFO surface. Interestingly, the PDNS surface, with an intrinsic CA of only 30°, also displayed superhydrophobicity, with a CA of 155°. This property was partially maintained under the dynamic impact and static pressure tests. However, under an extremely high pressure (0.5 MPa), all three surfaces transitioned from the Cassie-Baxter mode to the Wenzel mode. Furthermore, the lost superhydrophobicity could not be recovered by simply relieving the pressure. This result indicates that the best way to maintain superhydrophobicity is to increase the p(max) of the surface to a value higher than the applied external pressure by using low surface energy materials and having high-density binary nano-/microstructures on the surface.

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 seuil0,003

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations50
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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