Multifunctional Silica–Silicone Nanocomposite with Regenerative Superhydrophobic Capabilities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Superhydrophobic surfaces have been garnering increased interest because of their adaptive characteristics. However, concerns regarding their durability and complex fabrication techniques have limited their widespread adoption. In our study, we have developed an effective, durable, and versatile silica-silicone nanocomposite that can be applied through spray coating or bulk synthesized as superhydrophobic monoliths through a facile, economic, and scalable fabrication technique. For spray-coated samples, superhydrophobicity was achieved for concentrations above 9%. However, poor adhesion was observed for concentrations above 20%. Through extensive surface morphology studies, it was determined that a delicate balance between the polymer and dispersed superhydrophobic silica nanoparticles exists at a concentration of 14%. This concentration is necessary for developing the desired hierarchical structure and providing sufficient adhesion with the substrate. The monoliths were fabricated into complex geometries, with superhydrophobicity being observed in the 5 and 9% specimens. The hierarchical structure was formed through controlled surface abrasion, which created the microscale roughness and concurrently exposed the embedded silica nanoparticles. It was found that a monolith with a concentration of 9% provides excellent water repellency as well as a suitable emulsion viscosity to facilitate the molding process. Though compressive loading (up to 10 MPa) damages the monolith, the superhydrophobic performance can be quickly restored through abrasive layer removal. Both spray-coated and monolith specimens retained their superhydrophobicity after being subjected to high temperatures (up to 350 °C) and corrosive environments (pH 1-13) for 2 h.
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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) | 0,001 | 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) | 0,008 | 0,004 |
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 découle