MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413143825 · doi:10.1016/j.solener.2025.113859

Photothermal polyurethane coatings with functionalized nanoparticles and quasi-liquid layer for enhanced anti-icing and solar-assisted de-icing

2025· article· en· W4413143825 sur OpenAlex
Mohammad Bakhtiari, Gelareh Momen, Reza Jafari

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSolar Energy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIcing and De-icing Technologies
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentre québécois sur les matériaux fonctionnelsUniversité du Québec à ChicoutimiCentre de Recherche sur les Systèmes Polymères et Composites à Haute Performance
Mots-clésIcingMaterials sciencePhotothermal therapyPolyurethaneNanoparticleLayer (electronics)Chemical engineeringNanotechnologyComposite materialMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Surface-functionalized Fe 3 O 4 nanoparticles improve the photothermal and icephobic performance of polyurethane coatings. • Improved dispersion of surface-functionalized nanoparticles facilitates homogeneous photothermal conversion, accelerating the de-icing process. • Silicone functionalization reduces surface energy, whereas hydroxyl groups maintain a quasi-liquid layer at sub-zero temperatures, thereby reducing ice adhesion strength. • The synergy between photothermal effects and the quasi-liquid layer (QLL) enables robust passive–active anti-icing performance under extreme cold conditions. Polyurethane (PU) coatings effectively mitigate ice accumulation on surfaces in low-temperature conditions. Unlike traditional de-icing methods that can be ineffective, costly, or environmentally harmful, PU photothermal coatings offer environmental and economic benefits. They not only improve anti-icing properties and de-icing efficiency but also address critical operational and sustainability challenges associated with harsh winter environments. This study aims to develop a simple yet effective strategy for producing PU coatings with enhanced anti-icing and de-icing performance by methodically incorporating various forms of iron oxide nanoparticles—including Fe 3 O 4 (FPU), silicone oil–coated Fe 3 O 4 (SiFPU), and hydroxyl (OH)-functionalized Fe 3 O 4 (FOHPU)—at concentrations from 0.5 % to 10 % to investigate their influence on mechanical, photothermal, and icephobic behavior. PU coatings were fabricated and subjected to characterization using SEM, FTIR, UV–Vis spectroscopy, and tensile testing. IR thermography was used to evaluate photothermal performance under 1 sun xenon illumination. Icephobic properties was evaluated through push-off tests in a cold room under both with and without simulated sunlight. Photothermal de-icing was assessed using simulated sunlight and push-off tests (ice adhesion strength) in a cold room, both with and without simulated sunlight. The endurance of the coatings through repeated icing/de-icing cycles was assessed. UV–Vis spectroscopy revealed improved light absorption, with the band gap of Fe 3 O 4 nanoparticles being reduced by the silicone oil coating and hydroxyl functionalization (by 2.3 and 2.55 eV, respectively). The results indicate that the icephobic performance of PU coatings is considerably improved by using surface-functionalized nanoparticles. Also, 10FOHPU demonstrated a marked enhancement in mechanical properties, with a Young’s modulus of 140 ± 6.2 MPa and a tensile strength of 6.3 ± 0.2 MPa (compared to 106.1 ± 4.1 MPa and 6.1 ± 0.4 MPa for unmodified PU). In addition, the presence of a quasi-liquid layer on the FOHPU coatings was verified by ATR-FTIR spectroscopy conducted at sub-zero temperatures. Notably, 10SiFPU exhibited the lowest ice adhesion (40 ± 8 kPa) after 20 min of light exposure. These results highlight the potential of SiFPU and FOHPU coatings for sustainable and efficient anti-/de-icing applications. This optimized performance is facilitated by tailored nanoparticle surface chemistry.

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.

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 enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil0,766

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,209 · 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