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Enregistrement W4385150541 · doi:10.1021/acsami.3c03128

Bioinspired Scalable Lubricated Bicontinuous Porous Composites with Self-Recoverability and Exceptional Outdoor Durability

2023· article· en· W4385150541 sur OpenAlexafffund
Sirshendu Misra, Mizuki Tenjimbayashi, Wei Weng, Sushanta K. Mitra, Masanobu Naito

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Institute for Materials ScienceJapan Society for the Promotion of ScienceCore Research for Evolutional Science and TechnologyMitacs
Mots-clésLubricantMaterials scienceComposite materialPorosityWettingPorous mediumLubrication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lubricant-impregnated surfaces (LIS) are promising as efficient liquid-repellent surfaces, which comprise a surface lubricant layer stabilized by base solid structures. However, the lubricant layer is susceptible to depletion upon exposure to degrading stimuli, leading to the loss of functionality. Lubricant depletion becomes even more pronounced in exposed outdoor conditions, restricting LIS to short-term lab-scale applications. Thus, the development of scalable and long-term stable LIS suitable for practical outdoor applications remains challenging. In this work, we designed "Lubricated Bicontinuous porous Composites" (LuBiCs) by infusing a silicone oil lubricant into a bicontinuous porous composite matrix of tetrapod-shaped zinc oxide microfillers and poly(dimethylsiloxane). LuBiCs are prepared in the meter scale by a facile drop-casting inspired wet process. The bicontinuous porous feature of the LuBiCs enables capillarity-driven spontaneous lubricant transport throughout the surface without any external driving force. Consequently, the LuBiCs can regain liquid-repellent function upon lubricant depletion via capillary replenishment from a small, connected lubricant reservoir, making them tolerant to lubricant-degrading stimuli (e.g., rain shower, surface wiping, and shearing). As a proof-of-concept, we show that the large-scale "LuBiC roof" retains slippery behavior even after more than 9 months of outdoor exposure.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,001

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 GPT0,220
Écart entre enseignants0,207 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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