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Enregistrement W3016304257 · doi:10.1021/acs.iecr.9b06003

A Robust Polybenzoxazine/SiO<sub>2</sub> Fabric with Superhydrophobicity for High-Flux Oil/Water Separation

2020· article· en· W3016304257 sur OpenAlexaff
Hongjie Yao, Xin Lu, Siwei Chen, Changyong Yu, Quan He, Zhong Xin

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesMinistry of Education of the People's Republic of ChinaShanghai Municipal Education CommissionNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceContact anglePolyethylene terephthalateWettingChemical engineeringComposite materialCuring (chemistry)Abrasion (mechanical)SolventCoatingMonomerThermal stabilityPolymerOrganic chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, a fully biobased benzoxazine monomer (E-s) was combined with SiO 2 nanoparticles to construct superhydrophobic/superoleophilic coatings on polyethylene terephthalate fabrics by spray coating and thermal curing. The resulting PE-s/SiO 2 0.2 fabric possessed special wettability with a water contact angle of 156.2 ± 1.5° and a sliding angle of 5.2 ± 1.0°, and it exhibited great adhesion strength under ultrasonication. Furthermore, PE-s/SiO 2 0.2 fabrics achieved ultrafast and efficient separation with average oil fluxes of around 45,000 L/m 2 h and separation efficiencies over 93% for several oil/water mixtures. In addition, PE-s/SiO 2 0.2 fabrics showed strong durability under several types of harsh treatment. Both their superwettability and separation performance were steadily preserved after immersion in acidic/alkaline solutions with pH values of 1–11 for 1 h, solvent immersion for 100 h, and 44 cycles of abrasion. Finally, a simple rinsing operation was explored to clean polluted PE-s/SiO 2 0.2 fabrics.

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations30
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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