Hierarchically Engineered Triple‐Defensive Antifouling Coating with Well‐Regulated Structure for Enhanced Wastewater Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Intergrading traditional hydrophilic coating with tailored functionalities is critical to enhance its antifouling capabilities. However, designing robust functional antifouling coatings with well‐regulated structures to boost its antifouling performance remains a significant challenge. By mimicking the unique structure of shark skin with super‐hydrophilic “denticle layer” and low‐surface‐energy “mucus layer”, for the first time, a facile strategy is presented to hierarchically engineer a triple‐defensive antifouling coating, which consists of a hydrophilic mineralized catalytic nanoparticle (NP) layer, overlaid with hydrophobic perfluoro‐silane domains (F@NPs), synergistically optimizing its fouling resistance, fouling release, and fouling degradation properties. Force measurements and dynamic simulations demonstrate that molecular‐scale incorporation of perfluoroalkyl chains on coating surface significantly reduces foulant adhesion while preserving hydrophilicity, thereby effectively preventing over 98% of oil contamination, protein adsorption, and bio‐fluid fouling. Its antifouling properties are further enhanced by the unique catalytic self‐cleaning ability, enabling rapid degradation of adsorbed organic compounds and bacteria contact killing. Moreover, F@NPs‐coated membrane achieves a water flux over 4200 L m −2 h −1 bar −1 with flux recovery ratio exceeding 95% for separation of oil‐in‐water emulsions containing bio‐foulants. This study presents an innovative strategy for fabricating robust functional coating with superior antifouling performance for environmental engineering applications.
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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 | 0,000 | 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 ».