Preparation and anti-biological adhesion performance evaluation of ZNO@PSBMA super hydrophilic coating
Notice bibliographique
Résumé
In this study, zinc oxide (ZnO) nanoparticles were modified by means of dispersion using a γ-aminopropyl triethoxysilane coupling agent (KH550), obtaining KH550-ZnO. Then a certain amount of SBMA powder was put into the KH550-ZnO solution, and the ensuing polymerization reaction produced super hydrophilic PSBMA-KH550-ZnO powder. Finally, several polished aluminum sheets were immersed in the PSBMA-KH550-ZnO aqueous solution to start deposition. Upon completion of the deposition, the aluminum sheets were taken out and dried to obtain samples of the ZnO@PSBMA super hydrophilic coating. The structure, morphology and chemical composition of the powders and coatings were investigated by SEM, IR and EDS. The dispersion of KH550-ZnO in aqueous solution was analyzed. The results show that the particle size of KH550-ZnO decreases greatly in aqueous solution. The substrate can be superhydrophilic when deposited in PSBMA-KH550-ZnO aqueous solution for 130 minutes，After 48 hours of coating deposition, the compactness, roughness and friction resistance of the coating are greatly improved. ZnO@PSBMA superhydrophilic coating has good anti-protein, anti-bacterial and anti-algal adhesion properties.
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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 ».