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Enregistrement W2560884467 · doi:10.1039/c6sm02287a

Universal wetting transition of an evaporating water droplet on hydrophobic micro- and nano-structures

2016· article· en· W2560884467 sur OpenAlexaff
Adrien Bussonnière, Masoud Bozorg Bigdeli, Di‐Yen Chueh, Qingxia Liu, Peilin Chen, Peichun Amy Tsai

Notice bibliographique

RevueSoft Matter · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWettingContact angleWetting transitionLotus effectMaterials scienceNano-NanotechnologyEvaporationFabricationAdhesionSurface finishWaxComposite materialChemistryThermodynamicsOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water-repellent, rough surfaces have a remarkable and beneficial wetting property: when a water droplet comes in contact with a small fraction of the solid, both liquid-solid adhesion and hydrodynamic drag are reduced. As a prominent example from nature, the lotus leaf-comprised of a wax-like material with micro- and nano-scaled roughness-has recently inspired numerous syntheses of superhydrophobic substrates. Due to the diverse applications of superhydrophobicity, much research has been devoted to the fabrication and investigations of hydrophobic micro-structures using established micro-fabrication techniques. However, wetting transitions remain relatively little explored. During evaporation, a water droplet undergoes a wetting transition from a (low-frictional) partial to (adhesive) complete contact with the solid, destroying the superhydrophobicity and the self-cleaning properties of the slippery surface. Here, we experimentally examine the wetting transition of a drying droplet on hydrophobic nano-structures, a previously unexplored regime. In addition, using a theoretical analysis we found a universal criterion of this wetting transition that is characterized by a critical contact angle. Different from previous results showing different critical droplet sizes, our results show a universal, geometrically-dependent, critical contact angle, which agrees well with various data for both hydrophobic micro- and nano-structures.

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 seuil0,004

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations60
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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