A robust superhydrophobic coating of SER/ ZnO/MWCNTs with high corrosion resistance was prepared by one-step spraying method
Notice bibliographique
Résumé
Multifunctional integration is the basic feature of artificial superhydrophobic coatings widely used in many fields. This paper presents a simple and economical experimental method to prepare a super hydrophobic coating with super strong corrosion resistance by spraying a mixed solution composed of epoxy resin (EP) as the base, multi-walled carbon nanotubes (MWCNTs), sericite (SER), nano-zinc oxide (ZnO) and octadecyl trimethoxysilane (ODTMS) on an aluminum substrate. Firstly, the superhydrophobic property of the coating prepared in this experiment is better than that of the ordinary coating, and its contact angle reaches 167.3° and rolling angle is as low as 2.7°. Secondly, the superhydrophobic coating can not only maintain the superhydrophobic property in harsh environment (such as: soaking in boiling water for 10 hours, soaking in acid, alkali and salt solution for 7 days, high temperature, burning and strong ultraviolet irradiation, etc.), but also can withstand a variety of mechanical damage without losing the superhydrophobic property (such as: 1000 sandpaper wear cycles, 100 tape stripping cycles and 1000 g grit sustained impact). In addition, the excellent non-wettability of superhydrophobic coating can make it have excellent performance in the field of selfcleaning and anti-fouling. It is worth mentioning that the electrochemical workstation experiment proved that the coating also has good corrosion resistance, and the anticorrosion efficiency reached 99.924%. This strong superhydrophobic coating has many functions, such as self-cleaning, antifouling and corrosion prevention, and will have good application prospects in many fields in the future.
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 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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».