Navigating ice-free Horizons: A Review on the Role of Ionic liquids and Deep eutectic solvents in Anti-icing Technologies
Notice bibliographique
Résumé
• Unveils ILs and DESs as cutting-edge materials for next-gen anti-icing coatings. • Explores IL-DES synergy for advanced ice mitigation and dynamic interface control. • Tackles the challenge of ice adhesion with innovative, sustainable material solutions. • Highlights DES potential as ice growth inhibitors, a largely unexplored frontier. • Paves the way for durable, adaptive coatings in energy, transport, and infrastructure. This review investigates the unexplored potential of ionic liquids (ILs) and deep eutectic solvents (DESs) as innovative solutions for advancing anti-icing technologies, particularly in harsh sub-freezing conditions, with a focus on coating applications. Despite limited exploration, ILs and DESs stand out due to their remarkable properties—low melting points, excellent hydrogen-bond donor capabilities, thermal stability, and the formation of quasi-liquid layers that drastically reduce ice adhesion. While research on IL-based coatings for ice mitigation is still in its infancy, the promising synergy between DESs and ILs paves the way for creating highly effective ice-resistant surfaces. DESs, recognized for their eco-friendly and straightforward preparation, have been primarily studied for anti-freezing resilience, leaving their potential as ice growth inhibitors largely unexplored. This review presents DESs as effective ice growth inhibitors and highlights their synergistic combination with ILs, functioning as dynamic interface melting agents, for enhanced ice mitigation performance. Furthermore, the review consolidates current studies, emphasizing the need for further investigation into ILs and DESs for combating ice formation. It also proposes future research directions, such as exploring diverse IL chemistries, enhancing the stability of ILs, and investigating novel matrix materials to improve mechanical durability. The review provides a broad perspective on integrating these materials into various industrial and environmental applications, offering fresh insights into their transformative potential in anti-icing systems.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».