Effect of Ni and Zn Elements on the Microstructure and Antibacterial Properties of Cu Coatings
Notice bibliographique
Résumé
In this work, 316L stainless steel samples were coated with copper (Cu) and German silver (Cu 17%Ni 10%Zn) to investigate the relation between their mechanical and antibacterial behaviors. The mechanical and material characteristics of the samples were studied by looking into the microstructure of the surface and the cross-section of the coatings, the surface roughness, and the adhesion strength between the coating layer and the substrate. The antibacterial behavior is then studied against gram-negative Escherichia coli and gram-positive Staphylococcus aureus. Two experiments were conducted to examine the antibacterial behavior. In the first experiment, the coated samples were covered with distilled water, whereas in the second experiment, the samples were tested without being covered with distilled water. The results show that German silver (Cu 17%Ni 10%Zn) had a higher antibacterial rate than copper (Cu) by around 10% for both gram-negative E. coli and gram-positive S. aureus. The reason is because a smoother surface is expected to limit the bacterial adhesion in most cases, and the German silver samples have a lower surface roughness (Ra) due to the higher thermal expansion value of zinc (Zn) compared with copper (Cu). A more in-depth look into the effect of various thickness of the coating with alloying elements (in this case nickel and zinc) on the antibacterial rate would be of great interest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».