Lotus-Leaf-Inspired Biomimetic Coatings: Different Types, Key Properties, and Applications in Infrastructures
Notice bibliographique
Résumé
A universal infrastructural issue is wetting of surfaces; millions of dollars are invested annually for rehabilitation and maintenance of infrastructures including roadways and buildings to fix the damages caused by moisture and frost. The biomimicry of the lotus leaf can provide superhydrophobic surfaces that can repel water droplets, thus reducing the penetration of moisture, which is linked with many deterioration mechanisms in infrastructures, such as steel corrosion, sulfate attack, alkali-aggregate reactions, and freezing and thawing. In cold-region countries, the extent of frost damage due to freezing of moisture in many components of infrastructures will be decreased significantly if water penetration can be minimized. Consequently, it will greatly reduce the maintenance and rehabilitation costs of infrastructures. The present study was conducted to explore any attempted biomimicry of the lotus leaf to produce biomimetic coatings. It focuses on anti-wetting characteristics (e.g., superhydrophobicity, sliding angle, contact angle), self-cleaning capability, durability, and some special properties (e.g., light absorbance and transmission, anti-icing capacity, anti-fouling ability) of lotus-leaf-inspired biomimetic coatings. This study also highlights the potential applications of such coatings, particularly in infrastructures. The most abundant research across coating materials showed superhydrophobicity as being well-tested while self-cleaning capacity and durability remain among the properties that require further research with existing promise. In addition, the special properties of many coating materials should be validated before practical applications.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».