Solvent-Free Fabrication of Robust Superhydrophobic Powder Coatings
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
Superhydrophobicity originating from the "lotus effect" enables novel applications such as self-cleaning, anti-fouling, anti-icing, anti-corrosion, and oil-water separation. However, their real-world applications are hindered by some main shortcomings, especially the organic solvent problem, complex chemical modification of nanoparticles, and poor mechanical stability of obtained surfaces. Here, we report for the first time the solvent-free, chemical modification-free, and mechanically, chemically, and UV robust superhydrophobic powder coatings. The coatings were fabricated by adding commercially available polytetrafluoroethylene (PTFE) particles into powder coatings and by following the regular powder-coating processing route. The formation of such superhydrophobic surfaces was attributed to PTFE particles, which hindered the microscale leveling of powder coatings during curing. Through adjusting the dosage of PTFE, the hydrophobicity of obtained coatings can be tuned in a large range (water contact angle from 92 to 162°). The superhydrophobic coatings exhibited remarkable mechanical robustness against abrasion because of the unique hierarchical micro/nanoscale roughness and low surface energy throughout the coating and the solid lubrication effect of PTFE particles. The coatings also have robustness against chemical corrosion and UV irradiation owing to high bonding energy and chemical inertness of PTFE. Moreover, the coatings show attractive performances including self-cleaning, anti-rain, anti-snow, and anti-icing. With these multifaceted features, such superhydrophobic coatings are promising for outdoor applications. This study also contributes to the preparation of robust superhydrophobic surfaces in an environmentally friendly way.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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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