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Enregistrement W4408025413 · doi:10.1021/acsnano.4c17403

Hydrogel-Coated Polydimethylsiloxane with Reversible Transparency for Advanced Optical Switching

2025· article· en· W4408025413 sur OpenAlexafffund
Chenxu Liu, Lin Yang, Yongxiang Sun, Pan Huang, Yuan Yao, Yu Tian, Hongbo Zeng

Notice bibliographique

RevueACS Nano · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for InnovationGovernment of Alberta
Mots-clésPolydimethylsiloxaneTransparency (behavior)Materials scienceOptical transparencyNanotechnologyOptical switchOptoelectronicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Functional soft materials that swell in water often exhibit surface wrinkling, similar to the ridges formed on human skin after prolonged immersion, typically leading to reduced optical transmittance. Surprisingly, there is a scarcity of materials that are transparent underwater yet opaque in air, despite their vast potential in applications such as smart windows, periscopes, and information encryption. Herein, we report a hydrogel-based system comprising a polyacrylamide layer on polydimethylsiloxane (PDMS), demonstrating a reversible transition between opacity in air and high transparency in water or wet conditions. Upon water-induced swelling, the transmittance of the hydrogel layer markedly increases from 7.8% in air to 77.1% with excellent repeatability. This behavior enables applications such as optical encryption and decryption and water writing. Micro- and nanostructural analysis reveals that the optical switching arises from the reduction in local surface roughness upon hydrogel swelling. Furthermore, when employed as a smart window, the hydrogel layer effectively reduces solar power transmission by 36%, achieving a temperature reduction of 5.09 °C under direct sunlight while retaining heat in the absence of sunlight. These findings highlight the hydrogel layer on PDMS as a versatile platform for water-responsive smart devices, offering exciting opportunities in optical encryption, interactive writing systems, and energy-efficient window technologies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,681

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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