Innovative Solid Slippery Coating: Uniting Mechanical Durability, Optical Transparency, Anti-Icing, and Anti-Graffiti Traits
Notice bibliographique
Résumé
Slippery coatings, such as the slippery liquid-infused porous surface (SLIPS), have gained significant attention for their potential applications in anti-icing and anti-fouling. However, they lack durability when subjected to mechanical impact. In this study, we have developed a robust slippery coating by blending polyurethane acrylate (PUA) with methyltriethoxysilane (MTES) and perfluoropolyether (PFPE) in the solvent of butyl acetate. The resulting mixture is homogeneous and allows for uniform coating on various substrates using a drop coating process followed by drying at 160 °C for 3 h. The cured coating exhibits excellent water repellency (contact angle of ~108° and sliding angle of ~8°), high transparency (average visible transmittance of ~90%), exceptional adherence to the substrate (5B rating according to ASTMD 3359), and remarkable hardness (4H on the pencil hardness scale). Moreover, the coating is quite flexible and can be folded without affecting its wettability. The robustness of the coating is evident in its ability to maintain a sliding angle below 25° even when subjected to abrasion, water jetting, high temperature, and UV irradiation. Due to its excellent nonwetting properties, the coating can be employed in anti-icing, anti-graffiti, and anti-sticking applications. It effectively reduces ice adhesion on aluminum substrates from approximately 217 kPa to 12 kPa. Even after 20 cycles of icing and de-icing, there is only a slight increase in ice adhesion, stabilizing at 40 kPa. The coating can resist graffiti for up to 400 cycles of writing with an oily marker pen and erasing with a tissue. Additionally, the coating allows for easy removal of 3M tape thereon without leaving any residue.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».