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Enregistrement W3025593459 · doi:10.3390/catal10050534

Suppression of Hydrophobic Recovery in Photo-Initiated Chemical Vapor Deposition

2020· article· en· W3025593459 sur OpenAlexafffund
Alessio Aufoujal, Ulrich Legrand, Jean‐Luc Meunier, Jason R. Tavares

Notice bibliographique

RevueCatalysts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensMcGill UniversityPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesPolytechnique MontréalNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill UniversityPublic Risk Management Association
Mots-clésContact angleMaterials scienceChemical vapor depositionChemical engineeringLayer (electronics)Superhydrophobic coatingX-ray photoelectron spectroscopyCoatingPolarWettingSubstrate (aquarium)PorosityNanotechnologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photo-initiated chemical vapor deposition (PICVD) functionalizes carbon nanotube (CNT)-enhanced porous substrates with a highly polar polymeric nanometric film, rendering them super-hydrophilic. Despite its ability to generate fully wettable surfaces at low temperatures and atmospheric pressure, PICVD coatings normally undergo hydrophobic recovery. This is a process by which a percentage of oxygenated functional group diffuse/re-arrange from the top layer of the deposited film towards the bulk of the substrate, taking the induced hydrophilic property of the material with them. Thus, hydrophilicity decreases over time. To address this, a vertical chemical gradient (VCG) can be deposited onto the CNT-substrate. The VCG consists of a first, thicker highly cross-linked layer followed by a second, thinner highly functionalized layer. In this article, we show, through water contact angle and XPS measurements, that the increased cross-linking density of the first layer can reduce the mobility of polar functional groups, forcing them to remain at the topmost layer of the PICVD coating and to suppress hydrophobic recovery. We show that employing a bi-layer VCG suppresses hydrophobic recovery for five days and reduces its effect afterwards (contact angle stabilizes to 42 ± 1° instead of 125 ± 3°).

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 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,436

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)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,217 · 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.

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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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