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Enregistrement W4323569601 · doi:10.3390/coatings13030575

Fabrication of Nano-Silver–Silver Ion Composite Antibacterial Agents for Green Powder Coatings

2023· article· en· W4323569601 sur OpenAlexafffund
Haiping Zhang, Jixing Cui, Jesse Zhu, Yuanyuan Shao, Hui Zhang

Notice bibliographique

RevueCoatings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceGloss (optics)CoatingSilver NanoMontmorilloniteComposite numberChemical engineeringAntibacterial activityNano-NanometreFabricationComposite materialNuclear chemistryNanotechnologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nano-silver is characterized by broad-spectral, strong and stable antibacterial properties, which make it a promising material in coating applications. However, the efficiency of nano-silver is generally low in the coating of films. Here, we developed a series of highly active and durable silver ions–nano-silver antimicrobial agents for powder coatings. To optimize antimicrobial activity and durability, two different nano-silver generation methods, i.e., in situ and ex situ methods combined with different carrier materials, i.e., zeolite with high ion-exchange ability and montmorillonite of layered structure were adopted and investigated. All four antibacterial additives show high activity with a reduction rate of over 99.99% and R value of over 5. The ex situ generated nano-silver antibacterial agents with both carriers exhibit higher activity in the initial antibacterial property and antibacterial durability that the coating films are able to maintain over 99% antimicrobial reduction after 20 cycles (1200 times) of soap solution wiping. They also show a lower yellowish color difference of less than three compared to the films with in situ generation method. The one with montmorillonite as carrier shows the stronger antibacterial property with an R value of 5.88 and slightly better film appearance of lower color difference, smaller reduction in gloss and increase in haze as compared to zeolite carrier due to the layered structure.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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