Development of Organosilicon-Based Superhydrophobic Coatings through Atmospheric Pressure Plasma Polymerization of HMDSO in Nitrogen Plasma
Notice bibliographique
Résumé
Water-repellent surfaces, often referred to as superhydrophobic surfaces, have found numerous potential applications in several industries. However, the synthesis of stable superhydrophobic surfaces through economical and practical processes remains a challenge. In the present work, we report on the development of an organosilicon-based superhydrophobic coating using an atmospheric-pressure plasma jet with an emphasis on precursor fragmentation dynamics as a function of power and precursor flow rate. The plasma jet is initially modified with a quartz tube to limit the diffusion of oxygen from the ambient air into the discharge zone. Then, superhydrophobic coatings are developed on a pre-treated microporous aluminum-6061 substrate through plasma polymerization of HMDSO in the confined atmospheric pressure plasma jet operating in nitrogen plasma. All surfaces presented here are superhydrophobic with a static contact angle higher than 150° and contact angle hysteresis lower than 6°. It is shown that increasing the plasma power leads to a higher oxide content in the coating, which can be correlated to higher precursor fragmentation, thus reducing the hydrophobic behavior of the surface. Furthermore, increasing the precursor flow rate led to higher deposition and lower precursor fragmentation, leading to a more organic coating compared to other cases.
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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) | 0,001 | 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 ».