Influence of Salinity on Surface Ice Adhesion Strength
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ice accretion has detrimental effects on a wide range of sensitive engineering structures, especially those adjacent to or within the ocean. Here the effect of salinity on the adhesion of ice to different surfaces is investigated over a range of sub‐zero temperatures. The saline ice adhesion strength is found to decrease with the increasing salinity on all surfaces tested. The presence of thermodynamically stable brine at temperatures above −21.2 °C is found to drastically lower the saline ice adhesion strength of essentially all surfaces through a lubrication effect. At −25 °C, below the eutectic temperature between H2O ice and hydrohalite (NaCl 2H2O), high adhesion is observed. For smooth surfaces, hydrophobicity is effective at lowering the saline ice adhesion strength, and a hydrophobic silicon wafer exhibited a saline ice adhesion strength of 2.4 ± 1.8 kPa at −10 °C with 1 wt% NaCl. The adhesion of real frozen seawater differed from the NaCl solutions, where an adhesion strength ≈12 kPa is observed even at −25 °C. Given the strong adhesion of ice to marine infrastructure, the results here demonstrate how temperature, salinity, and surface characteristics must be considered when designing materials that can mitigate the icing of marine infrastructure and vessels.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».