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Enregistrement W2982675511 · doi:10.1115/icnmm2019-4209

Fabrication and Corrosion Performance of a Superhydrophobic Stainless Steel Surface

2019· article· en· W2982675511 sur OpenAlexaff
Mona Amiriafshar, Xili Duan, Ali Nasiri

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceWettingContact angleSuperhydrophobic coatingSurface roughnessCoatingCorrosionFabricationComposite materialSurface finishSurface energyAdhesionMetalNanotechnologyMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fabrication of surfaces with hydrophobic and superhydrophobic property has drawn extensive interests as a solution to protect metal surfaces from corrosion attacks, with potential applications in cooling devices for electronics, microfluidic systems for controlled drug delivery, as well as anti-icing, and self-cleaning techniques. This study addresses the impact of surface wettability, i.e., hydrophobicity and superhydrophobicity, on corrosion resistance improvement of metal materials. Hydrophobic and superhydrophobic metal surfaces are desirable to minimize the adhesion between water droplets and the surface. This study aims to fabricate and investigate 17-4 PH stainless steel surfaces with lowered surface energies and modified wetting properties. Various micro- and sub-micro scale finished surfaces with different surface roughness, namely as-received, sandblasted, ground, and polished, were employed, followed by applying a low energy superhydrophobic coating to fabricate hydrophobic and superhydrophobic surfaces on 17-4 PH stainless steel base material. The specific impacts of the surface roughness on wettability and corrosion resistivity of the manufactured surfaces were examined. The ground and polished surfaces followed by applying a 30–50 μm thick superhydrophobic dip coating resulted in steady-state contact angles of up to 152° and 146°, respectively, while the non-engineered coated base metal exhibited the contact angle of 140°. The ground surface with the average surface roughness (Ra) of ∼ 0.03 μm has the optimal roughness. According to the Cassie-Baxter model, the coated ground surface can retain the entrapped air within its interstices more adequately than the other surfaces with either lower surface roughness, such as the polished surface with the roughness of 0.02 μm, or higher surface roughness, such as as-received and sandblasted surfaces with the Ra value of 5.52 μm and 11.98 μm, respectively. To study the corrosion performance and electrochemical stability of the fabricated surfaces, cyclic polarization testing (CPT) and electrochemical impedance spectroscopy (EIS) were performed in an aerated 3.5 wt.% NaCl solution that mimics seawater environment. The electrochemical measurements confirmed that the water-repelling property of the surface contributes to the anti-corrosion capability of the substrate. Data from the corrosion tests indicate that the lowest corrosion current density, highest corrosion potential, and highest pitting potential, were found for the coated ground surface followed by the coated polished surface. The EIS results also highlighted the significantly greater absolute value of impedance for the coated ground and coated polished surfaces even after 240 hrs of immersion in the electrolyte solution than the other fabricated surfaces at lower frequency ranges. The improvement in the 17-4 PH stainless steel corrosion performance was contributed to the size of the fabricated surface micro- and sub-micro scale features, capable of retaining the entrapped air within the roughened surface structure when fully immersed in a corrosive environment. This work demonstrates the effectiveness of a simple fabrication process to create hydrophobic and superhydrophobic stainless steel surfaces with improved corrosion resistivity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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