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Enregistrement W2395233681

Biology Inspired Nano-materials: Superhydrophobic Surfaces

2013· dissertation· en· W2395233681 sur OpenAlexfundno aff
Jared J. Victor

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2013
Typedissertation
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésNanotechnologyNano-Materials scienceBiologyComposite material
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this research, a low-cost template-based process has been developed to structure the surfaces of polymeric materials rendering them superhydrophobic. This biology-inspired approach was developed using results from the first part of this thesis: the first known detailed study of superhydrophobic aspen leaf surfaces. Aspen leaves, similar to lotus leaves, possess a dual-scale hierarchical surface structure consisting of micro-scale papillae covered by nano-scale wax crystals, and this surface structure was used as a blueprint in the structuring of templates. These distinctive surface features coupled with a hydrophobic surface chemistry is responsible for these leaves’ extreme non-wetting property. Non-wetting is further augmented by the unique high aspect ratio aspen leafstalk geometry. The slender leafstalks offer very little resistance to twisting and bending, which results in significant leaf movement in the slightest breeze, facilitating water droplet roll-off. The structured template surfaces, produced by sand blasting and chemical etching of electrodeposited nanocrystalline nickel sheets, resemble the negative of the superhydrophobic aspen leaf surfaces. Re-usable templates were subsequently employed in a hot embossing technique where they were pressed against softened polymers (polyethylene, polypropylene and polytetrafluoroethylene) thereby transferring their surface structures. The resulting pressed polymer surfaces exhibited features very similar to aspen leaf surfaces. This process increased the water contact angle for all pressed polymers to values above 150 degrees. Additionally, after pressing the water roll-off angle for all polymer surfaces dropped below 5 degrees. The effects of water surfactant concentration, water drop size and temperature on the wetting characteristics of the structured polymers were studied to indicate in which applications these functional surfaces could be most beneficial. Coupling this attractive superhydrophobic surface property with mechanical motion (shaking, bending, or vibrating) could result in superhydrophobic surfaces with superior non-wetting properties suitable for a wide range of 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,011

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,290 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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