Spontaneously self‐healing silicone polyurea coating for metal corrosion protection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Organic anticorrosion coatings (OACs) are the most effective, economical, and environmentally friendly protection strategy for metals. However, the traditional OACs usually inevitably suffer mechanical cracks during their service life. If not repaired in time, the resultant cracks in OACs will result in irreparable corrosion of the metal substrate. More detrimentally, these microcracks are not easily detectable at the initial stage. If OACs can autonomously heal their damage at the initial stage, the microcracks will be repaired in time and the metal substrate will be protected well. Thus, giving OACs the self‐healing capability is a promising strategy for metal protection. Herein, an autonomously self‐healing TiO 2 ‐reinforced silicone polyurea (SPU‐ g ‐TiO 2 ) elastomer was successfully designed as anticorrosion coating for Q235 carbon steel (QCS) protection. The SPU‐ g ‐TiO 2 elastomer matrix exhibited excellent stretchability with a maximum strain of 3826.72% and fast self‐healing ability with an outstanding self‐healing efficiency of 98.69% for 6 h without any external stimulus at room temperature. The QCS coated with SPU‐ g ‐TiO 2 showed excellent damage resistance and good anticorrosive ability, and it can self‐heal the microcracks generated in its coating in time to prevent corrosive media corroding the internal mental substrate. This work has a positive guiding significance for the development of functional OACs to improve their protection for metallic materials. Highlights A bionic smart self‐healing SPU‐ g ‐TiO 2 coating was successfully synthesized. The mechanical and self‐healing properties are balanced using nanoparticles. The coating features excellent self‐healing capability and stretchability. Q235 steel coated with SPU‐ g ‐TiO 2 shows good anticorrosive ability.
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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 | 0,001 | 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 ».