Investigating the Effects of Lubricant Infusion Methods on Polymer SLIPS
Notice bibliographique
Résumé
Slippery lubricant infused porous surfaces (SLIPSs) are promising bioinspired surfaces with self-healing and droplet wetting properties, among many others, that are desirable due to their range of applications. Recently, there have been many developments in the SLIPS field regarding the creation of textured surfaces and lubricant selection. However, there is a lack of knowledge regarding the method of lubricant infusion. In this study, we aim to fill this void by investigating different infusion methods that impose external forces on the lubricant. We developed our SLIPS by hot embossing nanostructures onto polypropylene by using molds that were laser micromachined. These textured surfaces were then infused with silicone oil using three different infusion methods: ultrasonication, vacuum, and hydrostatic pressure. We analyzed the wettability and slipperiness of the SLIPS by evaluating the critical tilt angle and comparing the sliding velocities of water droplets on each sample at a tilt angle of 20°. Additionally, the durability of the SLIPS was tested by dropping 50 successive water drops onto the samples and evaluating the droplet-surface interactions throughout. The sonicated infusion method yielded SLIPS that performed the best with a contact angle hysteresis of 13°, a critical tilt angle of 18.3°, a sliding velocity of 1.66 mm/s, and the least accumulation of droplets over time with use. These values are greatly improved when compared to the control sample where lubricant was simply dripped on, which resulted in a contact angle hysteresis of 20°, a critical tilt angle of 26.3°, and a sliding velocity of 0.23 mm/s. The sonicated and drip infusion methods were also compared with different materials (stainless steel) and different textures (microstructures). It was found that the improvement in slipperiness using the sonicated infusion method is prominent for nanoscale textures on both stainless steel and polypropylene. In this study, we discuss the challenges with oil depletion in SLIPS (cloaking and wetting ridges) and with the selection of contact angle measurement methods. While further investigation as to why certain applied forces during infusion yield better SLIPS is warranted, these forces greatly affect the outcome. This work suggests that researchers should consider using sonication or other methods of lubricant infusion that apply external forces as infusion techniques to yield better SLIPS on the nanoscale.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».