NIR-responsive self-healing superhydrophobic coatings: Enhanced, corrosion resistance, and mechanical stability
Notice bibliographique
Résumé
Superhydrophobic coatings with special wettable surfaces hold significant promise for applications in self-cleaning, anti-corrosion, and other industrial domains. However, their practical implementation is hindered by fragile mechanical durability and poor chemical stability. This study addresses these limitations by developing near-infrared (NIR)-responsive self-healing superhydrophobic coatings using a one-step spraying method. Epoxy resin serves as the shape memory matrix, while DTMS@PDA@SiO 2 @CNTs particles function as photothermal conversion agents and hydrophobic components. The optimal synthesis parameters—reaction pH of 8.5, a carbon nanotube (CNTs) to TEOS ratio of 1:3, and a dopamine (DA) to CNTs ratio of 1:1—were determined to maximize photothermal conversion and coating performance. The coatings demonstrated exceptional hydrophobicity, with a water contact angle of 167° and a scratch repair efficiency of up to 82 % under NIR irradiation. Even after structural damage, their superhydrophobic properties could be restored by activating the shape memory effect through photothermal heating. The coatings exhibited superior stability against mechanical wear, maintaining hydrophobicity after sandpaper abrasion and tape peeling. They also showed excellent resistance to chemical corrosion, effectively preventing ion penetration and maintaining performance in acidic, alkaline, and saline environments. These findings highlight the potential of NIR-responsive self-healing superhydrophobic coatings to overcome existing durability and stability challenges, extending their applicability in harsh industrial and environmental conditions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».