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Enregistrement W2624989833 · doi:10.6000/2369-3355.2017.04.01.3

Peculiarities of Electron-Beam Formation of Hydrophobic and Superhydrophobic Coatings Based on Hydrocarbons of Various Molecular Weights and PTFE

2017· article· en· W2624989833 sur OpenAlexvenueno aff
Qi Chen, А.V. Rogachev, М.А. Yarmolenko, А.А. Рогачев, Xiaohong Jiang, D.L. Gorbache

Notice bibliographique

RevueJournal of Coating Science and Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasma Diagnostics and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCathode rayElectronChemical engineeringNanotechnologyPolymer scienceChemical physicsChemistryPhysicsEngineeringNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper studies the possibility of superhydrophobic coatings formations at exposure of powder mixture of polytetrafluorethylene and hydrocarbons having various molecular weights to low-energy electron beam in vacuum. It is shown that paraffin and PTFE based thin composite coatings may be characterized by superhydrophobic properties. The superhydrophobic properties are attained due to low surface energy of the fluorine-containing component and structured surface due to peculiarities of composite layer formation. The chemical processes observed in electron beam exposed area determine the molecular structure, morphology and the contact angle of thin organic coatings deposited. It is shown that high-molecular-weight hydrocarbon compounds should not be recommended for vacuum electron-beam deposition of superhydrophobic thin coatings because of deep changes in the molecular structure exposed to electron beam. These processes are responsible for high degree of unsaturation of the thin layer formed and for occurrence of oxygen-containing polar groups. The influence of substrate temperature on molecular structure, morphology and hydrophobic properties of thin coatings deposited is investigated. Potentially such coatings may be applied for deposition on the surface of metal capillaries used in biotechnological analyzers.

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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