Autophobic polydimethylsiloxane nanodroplets enable abrasion-tolerant omniphobic surfaces
Notice bibliographique
Résumé
• Grafted PDMS chains exhibit a liquid component in QCM-D measurements with prolonged polymerization. • Autophobic dewetting is observed and leads to cluster formation on grafted PDMS. • Cyclic PDMS grafting method effectively controls cluster growth. • Omniphobic properties of grafted PDMS persist after extensive abrasion due to clusters. Polydimethylsiloxane (PDMS) brushes showcase unparalleled omniphobic properties, repelling a diverse spectrum of liquid droplets. However, PDMS brushes exhibit limited physical durability due to their unique chain conformation, especially when subjected to mechanical abrasion. Here we report the unexpected repellency of PDMS brushes towards their own PDMS chains, i.e., like-vs-like repulsion or autophobicity, and show how the interplay between PDMS brush structure and autophobic behavior can be tuned to design damage-tolerant omniphobic surfaces. A detailed examination of grafted PDMS chain growth using difunctional chlorosilanes from the vapor phase revealed autophobic PDMS chain dewetting during synthesis. Architecturally designed PDMS brushes that favor incremental chain cluster growth demonstrate tolerance towards abrasion, where fractured chains can re-bond to the surface, resulting in extended resistance to abrasion. Tribology experiments confirm a decreasing coefficient of friction and lower contact angle hysteresis after mechanical wear. The tailored autophobicity of PDMS brushes results in surfaces that durably maintain omniphobicity, repelling low surface tension liquids after one thousand cycles of abrasion.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».