A Comprehensive Review of Non-Fluorinated Durable Water-Repellent and Stain-Resistant Coatings
Notice bibliographique
Résumé
For industries manufacturing textiles and functional surfaces that must resist water, stains, and environmental degradation, durable water-repellent (DWR) coatings are indispensable. Fluorinated DWRs have long dominated the market due to their excellent durability under adverse conditions and their combined hydrophobic, oleophobic, and stain-resistant properties. However, concerns over the toxicity of fluorinated compounds and harmful by-products generated during production and degradation have catalysed the search for sustainable, fluorine-free alternatives. This review begins with the fundamental principles of wettability, hydrophobicity, and stain resistance, drawing on classic theories, models, and biological inspirations such as lotus leaves, shark skin, insect ommatea, and spider silk. The discussion then shifts to non-fluorinated DWRs, organized by functional mechanism and fabrication strategy, with emphasis on the roles of surface energy reduction and surface roughness engineering. Four representative classes—hydrocarbon-based, silicon-containing, bio-derived, and nanoparticle-based coatings—are evaluated to assess the potential of current synthetic approaches in producing reliable and environmentally benign replacements. Finally, emerging applications across textiles and related hydrophobic materials are summarized, highlighting both the progress achieved and the challenges that remain for the development of next-generation sustainable DWRs.
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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) | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 ».