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Enregistrement W3212711853 · doi:10.1016/j.isci.2021.103427

Recoverable underwater superhydrophobicity from a fully wetted state via dynamic air spreading

2021· article· en· W3212711853 sur OpenAlexafffund
Yiping Zhao, Zhao Xu, Lu Gong, Shu Yang, Hongbo Zeng, Chunju He, Dengteng Ge, Lili Yang

Notice bibliographique

RevueiScience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésBubbleUnderwaterDragMaterials scienceNanotechnologyMetastabilityContact angleWettingBiofoulingComposite materialMechanicsChemistryPhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maintaining the superhydrophobicity underwater offers drag resistance reduction, antifouling, anti-corrosion, noise reduction, and gas collection for boat hulls and submarine vehicles. However, superhydrophobicity typically does not last long underwater since the Cassie state is metastable. Here, we report a reversible and localized recovery of superhydrophobicity from the fully wetted state via air bubble spreading. Composed of sparse fluorinated chained nanoparticles, the submerged surface shows super-low energy barrier for bubble attachment. Especially the recovered plastron exhibits excellent longevity. Based on a simplified, truncated nanocone model, the dynamic spreading of bubbles is analyzed considering two basic parameters, i.e., surface geometric structure and surface energy (which appeared as intrinsic water contact angle). Numerical simulation results via COMSOL confirms the effect of geometric structure on bubble spreading. This investigation will not only offer new insights for the design of robust recoverable superhydrophobic surfaces but also broaden the applications of superhydrophobic coatings.

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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