ZIF8/hydroxyapatite sheets: A sustainable triple-ligand MOF-based nanocarrier for enhancing the self-healing capabilities of the epoxy composite
Notice bibliographique
Résumé
A triple ligand metal organic framework (MOF) (named mix@HA/Z8) was designed and used as a smart anti-corrosion filler benzotriazole (BTA) and zinc nitrate were loaded into the pH-sensitive, highly resistant, and thermally stable Z8 nanocarriers. These nanocarriers were subsequently applied to the hydroxyapatite sheets to enhance the self-healing capabilities of the epoxy coating. This addition not only improved the barrier capability of the coating but also enhanced its self-healing nature. In order to validate the successful synthesis of the smart inhibitor, several tests such as Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR), X-ray diffraction (XRD), Field Emission Scanning Electron Microscopy (FE-SEM), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), and Transmission electron microscopy (TEM) were conducted. Additionally, Brunauer, Emmett, and Teller (BET) and Inductively Coupled Plasma (ICP) experiments were carried out to verify the appropriate loading and release of the inhibitor. The polarization and EIS experiments conducted to assess the anti-corrosion performance in the solution phase revealed that the mix@HA/Z8 had the best corrosion inhibition (51%) among the other samples. Furthermore, the EIS test for the intact coating containing the mix@HA/Z8 after 56 days of exposure to 3.5% saline solution demonstrated its ability to maintain log|Z| f = 0.01Hz higher than 10 10.5 Ω cm 2 . FE-SEM testing of the scratched coating containing mix@HA/Z8 (after 48 h of immersion) confirmed its remarkable self-healing feature. The enhancement of the adhesion of mix@HA/Z8, as demonstrated by the pull-off analysis, indicated that the adhesion loss of the mix sample was lower than that of other coatings, standing at 21.21%.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».