MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2744146935 · doi:10.1002/sia.6273

Preparation of large‐scale, durable, superhydrophobic PTFE films using rough glass templates

2017· article· en· W2744146935 sur OpenAlexaff
Yan Zhu, Yin He, J.T Zhang, Zhenhua Li, Wei Zhou, De‐Quan Yang, E. Sacher

Notice bibliographique

RevueSurface and Interface Analysis · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensPolytechnique MontréalRegroupement Québécois sur les Matériaux de Pointe
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceAbrasion (mechanical)AbrasiveEmulsionPolytetrafluoroethyleneComposite materialTemplateDurabilityMicrostructureContact angleNanotechnologyChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large superhydrophobic polytetrafluoroethylene (PTFE) films, with good durability, were successfully prepared by a facile, low cost, environmentally friendly templating method, using a PTFE emulsion. For the first time, commercially available rough glass was employed as a reusable template. The results show that both the microstructure of the glass template and the concentration of the PTFE emulsion play important roles in the superhydrophobicity of the films. Commercially available, acid‐etched, rough glass is found to be an ideal template for such films, the superhydrophobicity increasing with decreasing emulsion concentration. Abrasive wear testing shows that superhydrophobic PTFE film, prepared under an optimal concentration of 5 wt% PTFE emulsion, has good abrasion resistance. Moreover, the results show that this method is suitable for the large‐scale preparation of superhydrophobic PTFE films. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,001
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 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 enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSurface and Interface AnalysisMême sujetSurface Modification and SuperhydrophobicityTravaux en français237 207