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Enregistrement W4393866306 · doi:10.3390/ma17071622

Regenerative Superhydrophobic Coatings for Enhanced Performance and Durability of High-Voltage Electrical Insulators in Cold Climates

2024· article· en· W4393866306 sur OpenAlexafffund
Helya Khademsameni, Reza Jafari, Anahita Allahdini, Gelareh Momen

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHydro-Québec
Mots-clésMaterials scienceSuperhydrophobic coatingDurabilityComposite materialCoatingContact anglePolydimethylsiloxaneAerogelInsulator (electricity)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Superhydrophobic coatings can be a suitable solution for protecting vulnerable electrical infrastructures in regions with severe meteorological conditions. Regenerative superhydrophobicity, the ability to regain superhydrophobicity after being compromised or degraded, could address the issue of the low durability of these coatings. In this study, we fabricated a superhydrophobic coating comprising hydrophobic aerogel microparticles and polydimethylsiloxane (PDMS)-modified silica nanoparticles within a PDMS matrix containing trifluoropropyl POSS (F-POSS) and XIAMETER PMX-series silicone oil as superhydrophobicity-regenerating agents. The fabricated coating exhibited a static contact angle of 169.5° and a contact angle hysteresis of 6°. This coating was capable of regaining its superhydrophobicity after various pH immersion and plasma deterioration tests. The developed coating demonstrated ice adhesion as low as 71.2 kPa, which remained relatively unchanged even after several icing/de-icing cycles. Furthermore, the coating exhibited a higher flashover voltage than the reference samples and maintained a minimal drop in flashover voltage after consecutive testing cycles. Given this performance, this developed coating can be an ideal choice for enhancing the lifespan of electrical insulators.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,627

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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