Preparation of stable and highly hydrophobic coatings via one-step spray method and study of their anti-icing performance
Notice bibliographique
Résumé
In daily life, phenomena such as icing, corrosion, and dust accumulation on metal surfaces significantly reduce the operational efficiency of working systems. Research into stable and functional waterproof protective layers on metal surfaces has become a focal point of attention. The ability of superhydrophobic surfaces to remain dry is attractive for their self-cleaning, corrosion-resistant, anti-icing, and deicing properties. However, some superhydrophobic surfaces are highly susceptible to damage from external forces or even light touches, causing them to lose their superhydrophobic properties. Furthermore, the complex preparation process and stringent equipment requirements for superhydrophobic surfaces also limit their application prospects. Here, we filled epoxy resin with modified SiC particles mixed with different particle sizes (E-51) and added silica sol and silica sol mixed with SiC particles of varying sizes. Due to the excellent adhesive properties of epoxy resin (E-51), micro/nanoparticles are firmly adhered to the substrate surface. As a result, the coating withstands various mechanical stability tests, including 250 cycles of sandpaper abrasion, 25 impacts from gravel, 240 water jet impacts, and 30 cycles of adhesive tape peeling. It also passed the 4H pencil hardness test and scratch resistance test (level 1). Moreover, when immersed in acid/alkali/salt solutions or exposed to UV radiation and high temperatures, its superhydrophobic properties exhibit minimal changes over certain time and temperature ranges. With an inhibitory efficiency of 99.52%, the electrochemical polarization curve (Tafel) results verify a notable improvement in the ability of the coating to withstand corrosion. Benefiting from the excellent photothermal conversion performance of nanosilicon carbide, the surface temperature of the coating can rapidly rise under sunlight, promising excellent prospects in anti-icing/deicing applications. This highlights the functional potential of the superhydrophobic coating to a great extent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».