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Enregistrement W4391898667 · doi:10.1002/adfm.202314589

Simultaneous Segment Orientation and Anchoring for Robust Hydrogel Coating with Underwater Superoleophobicity

2024· article· en· W4391898667 sur OpenAlexaff
Xusheng Jiang, Xiubin Xu, Zhaoji Xia, Lin Dian, Yanting Chen, Yaozhi Wang, Danfeng Yu, Xu Wu, Hongbo Zeng

Notice bibliographique

RevueAdvanced Functional Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesBasic and Applied Basic Research Foundation of Guangdong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceCoatingAnchoringAdhesionUnderwaterAdhesiveNanotechnologyComposite materialLayer (electronics)Structural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Underwater adhesive superoleophobic coatings are in high demand for underwater activities. However, hydrogel coatings have limited adhesiveness for long periods. In this work, a novel approach is presented that employs synergistic segment orientation and covalent anchoring strategies to fabricate superoleophobic hydrogel coatings on different substrates without prior surface treatments. The coating demonstrated remarkable long‐lasting superoleophobic properties even in extreme underwater environments. It also exhibited strong adhesion with a shear strength of up to 5 MPa and antiswelling and antibiofouling properties, making it highly effective for applications in antiliquid adhesion, crude oil self‐cleaning, and antibiofouling. The simplicity, ease of preparation, and exceptional performance of the hydrogel coating provide a notable example for the synergistic segment orientation and covalent anchoring of hydrogel‐based underwater coatings. Therefore, this study provides a new paradigm for designing straightforward surface‐functional materials.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,453
Score d'incertitude au seuil0,764

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,203 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations49
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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