Effect of a Cationic Surfactant on Droplet Wetting on Superhydrophobic Surfaces
Notice bibliographique
Résumé
We experimentally and theoretically examine the influence of a double-chain cationic surfactant, didodecyldimethylammonium bromide (DDAB), on the wetting states and contact angles on superhydrophobic (SH) surfaces made of hydrophobic microcylinders. We use two types of micropatterns of different surface roughness, r, and packing fraction, ϕ, and vary nine dimensionless surfactant concentrations ( C S ), normalized by the critical micelle concentration (CMC), in the experiments. At low C S, some of the surfactant-laden droplets are in a gas-trapping, Cassie–Baxter (CB) state on the high-roughness microstructures. In contrast, some droplets are in a complete-wetting Wenzel (W) state on the low-roughness microtextures. We found that the contact angle of CB drops can be well predicted using a thermodynamic model considering surfactant adsorption at the liquid–vapor (LV) and solid–liquid (SL) interfaces. At high C S, however, all of the DDAB drops wet in a Wenzel mode. Based on a Gibbsian thermodynamic analysis, we find that for the two types of superhydrophobic surfaces used, the Wenzel state has the lowest thermodynamic energy and thus is more favorable theoretically. The CB state, however, is metastable at low C S due to a thermodynamic energy barrier. The metastable CB wetting state becomes more stable on the SH microtextures with greater ϕ and r, in agreement with our experimental observations. Finally, we generalize this surface-energy analysis to provide useful designs of surface parameters for a DDAB-laden surfactant droplet on the SH surface with a stable and robust CB state.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».