Marine Antifouling Behavior of Lubricant-Infused Nanowrinkled Polymeric Surfaces
Notice bibliographique
Résumé
A new family of polymeric, lubricant-infused, nanostructured wrinkled surfaces was designed that effectively retains inert nontoxic silicone oil, after draining by spin-coating and vigorous shear for 2 weeks. The wrinkled surfaces were fabricated using three different polymers (Teflon AF, polystyrene, and poly(4-vinylpyridine)) and two shrinkable substrates (Polyshrink and shrinkwrap), and Teflon on Polyshrink was found to be the most effective system. The volume of trapped lubricant was quantified by adding Nile red to the silicone oil before infusion and then extracting the oil and Nile red from the surfaces in heptane and measuring by fluorimetry. Higher volumes of lubricant induced lower roll-off angles for water droplets, and in turn induced better antifouling performance. The infused surfaces displayed stability in seawater and inhibited growth of Pseudoalteromonas spp . bacteria up to 99%, with as little as 0.9 μL cm –2 of the silicone oil infused. Field tests in the waters of Sydney Harbor over 7 weeks showed that silicone oil infusion inhibited the attachment of algae, but the algal attachment increased as the silicone oil was slowly depleted over time. The infused wrinkled surfaces have high transparency and are moldable, making them suited to protect the windows of underwater sensors and cameras.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».