MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3153413787 · doi:10.3390/nano11040973

The Tuning of LIPSS Wettability during Laser Machining and through Post-Processing

2021· article· en· W3153413787 sur OpenAlexafffund
Michael J. Wood, Phillip Servio, Anne‐Marie Kietzig

Notice bibliographique

RevueNanomaterials · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Material Processing Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceWettingContact angleIrradiationAgglomerateSurface roughnessComposite materialSurface finishLotus effectBoilingChemical engineeringNanotechnologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we investigate the fabrication of stainless-steel substrates decorated with laser-induced periodic surface structures (LIPSS) of both hydrophilic and hydrophobic wettability through different post-processing manipulation. In carrying out these experiments, we have found that while a CO2-rich atmosphere during irradiation does not affect final wettability, residence in such an atmosphere after irradiation does indeed increase hydrophobicity. Contrarily, residence in a boiling water bath will instead lead to a hydrophilic surface. Further, our experiments show the importance of removing non-sintered nanoparticles and agglomerates after laser micromachining. If they are not removed, we demonstrate that the nanoparticle agglomerates themselves become hydrophobic, creating a Cassie air-trapping layer on the surface which presents with water contact angles of 180°. However, such a surface lacks robustness; the particles are removed with the contacting water. What is left behind are LIPSS which are integral to the surface and have largely been blocked from reacting with the surrounding atmosphere. The actual surface presents with a water contact angle of approximately 80°. Finally, we show that chemical reactions on these metallic surfaces decorated with only LIPSS are comparatively slower than the reactions on metals irradiated to have hierarchical roughness. This is shown to be an important consideration to achieve the highest degree of hydro-philicity/phobicity possible. For example, repeated contact with water from goniometric measurements over the first 30 days following laser micromachining is shown to reduce the ultimate wettability of the surface to approximately 65°, compared to 135° when the surface is left undisturbed for 30 days.

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)0,001
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,001

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.

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations25
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNanomaterialsMême sujetLaser Material Processing TechniquesTravaux en français237 207