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Enregistrement W4313596131 · doi:10.1002/sia.7190

A mechanochemically created durable <i>dynamic</i> superhydrophilic‐ <i>like</i> surface

2023· article· en· W4313596131 sur OpenAlexaff
Yan Zhu, Wenbo Li, De‐Quan Yang, E. Sacher

Notice bibliographique

RevueSurface and Interface Analysis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensPolytechnique MontréalRegroupement Québécois sur les Matériaux de Pointe
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuperhydrophilicitySandpaperWettingContact angleMaterials scienceImmersion (mathematics)Composite materialPolyethylene terephthalateAbrasion (mechanical)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Superhydrophilicity (superwettability) is generally defined as either a static water contact angle near 0° or water completely wetting the surface. Here, we show that there is a superhydrophilic‐ like surface that has a large static water contact angle but demonstrates superhydrophilicity in its dynamic water contact performance. We found that polyethylene terephthalate (PET) surfaces showed such behavior following mechanical abrasion with sandpaper. We have evaluated the wettability of the abraded PET surfaces by using static water contact angle (SWCA) measurements and the dynamic water contact performance (DWCP) of impacting droplets, the latter including water sprays, water immersion, anti‐fogging and water droplet impact tests. The water was found to completely wet the abraded PET surfaces on spraying or immersion, although the measured SWCA was as high as 70°, similar to that of the unabraded PET surface. For the abraded PET surface, both the water layer thickness on water immersion and the subsequent drying time were similar to those of an especially coated superhydrophilic layer on the unabraded surface. Accordingly, superhydrophilicity may be determined by the process used to measure it.

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 seuil0,004

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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