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Enregistrement W2909518073 · doi:10.3390/ma12020219

Development of Organosilicon-Based Superhydrophobic Coatings through Atmospheric Pressure Plasma Polymerization of HMDSO in Nitrogen Plasma

2019· article· en· W2909518073 sur OpenAlexafffund
Siavash Asadollahi, Jacopo Profili, M. Farzaneh, Luc Stafford

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesUniversité de MontréalNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsUniversité du Québec à Chicoutimi
Mots-clésMaterials scienceAtmospheric-pressure plasmaContact angleOrganosiliconSuperhydrophobic coatingCoatingChemical engineeringPlasma polymerizationPlasmaPolymerizationSurface modificationTrichlorosilanePlasma activationSurface energyComposite materialNanotechnologyPolymer chemistryPolymerSiliconMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations70
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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