Eco-friendly Superhydrophobic MWCNTs/PTFE/PEEK Powder Coating for Stable Superhydrophobicity in Extreme Environments
Notice bibliographique
Résumé
Superhydrophobic coatings hold broad application potential but face persistent challenges in thermal protection and mechanical robustness. Conventional fabrication methods further suffer from environmental and economic inefficiency associated with the use of organic solvents and complex equipment. Herein, a ternary nano/microintegrated composite of polyether–ether–ketone, polytetrafluoroethylene, and multiwalled carbon nanotubes was rationally designed and prepared via pressure-bonding technology. And thus, an eco-friendly superhydrophobic powder coating with exceptional thermal stability and long-term durability is successfully reported (WCA of 163.78°, WSA of 1.3°). This strategy addresses the inherent limitations associated with conventional melt-extrusion and direct-blending methods, such as thermal dispersion, homogenization, pulverization, and compatibility issues, thereby achieving a synergistic enhancement of material properties. The superhydrophobic coating demonstrates superior resistance to both cold and hot liquids. Also, it exhibits exceptional thermal stability (up to 400 °C) with simultaneous mechanical reinforcement, where the intertwined structure achieves high enhancement in abrasion resistance compared to direct-blended coatings. The chemically inert and rough surface also offers resistance to aggressive inorganic/organic solvents. Long-term environmental durability is evidenced by maintaining >150° WCA after 60 days of UV-accelerated aging. The coating’s stability under thermal, mechanical, and chemical stresses allows it to outperform conventional systems, offering a facile and innovative solution for surface thermal protection in extreme 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».