To be or not to be a hydrophobic matrix? the role of coating hydrophobicity on anti-icing behavior and ions mobility of ionic liquids
Notice bibliographique
Résumé
The demand for anti-icing coatings to endure extremely low temperatures is substantial. Despite the innovative pioneering research on the anti-icing potential of ionic liquids (ILs), the development of such coatings is still in its infancy. Our study investigates how matrix hydrophobicity influences mobility of ILs at subzero temperatures and, consequently, their anti-icing behavior. Wettability results highlight the key role of IL anion hydrophobicity. Dielectric spectroscopy distinguishes ion mobility in the coatings at low temperatures. We also investigate how varying crosslink density affects ion mobility by measuring the water absorbency. Higher mobility of released ILs from the coatings at subzero was confirmed by their presence in water solutions, validated with UV–vis spectroscopy, and resulted in increased ionic conductivity. Differential scanning calorimetry and experimental setups were employed to assess ice formation temperature, time, and ice adhesion strength. Notably, surfaces containing IL exhibited a remarkable reduction in ice formation temperature to –23.5 ℃ and achieved an exceptionally low ice adhesion strength (∼15 kPa), attributed to the formation of a quasi-liquid layer (QLL). Solid-state NMR spectroscopy provided confirmation of the existence of QLL at the interface. Ice adhesion strength of coatings was examined against accelerated weathering, icing/de-icing cycles, as well as endurance against frost formation under freeze–thaw. Our findings underscore the significance of selecting the right matrix with regards to hydrophobicity and ILs when designing coatings for subfreezing applications.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».