Intuitive Polydimethylsiloxane Deposition Relying on Resource Conservative, Large Scale Compatible Capillary Flow Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
With the increased demand for flexible and wearable electronics, the need for alternative and accessible large-scale compatible production methods for polymer thin films has never been more urgent. Polydimethylsiloxane (PDMS) has shown immense promise in various applications because of its versatile chemical and physical properties, though a waste free, industry scale, and highly controllable production technique has yet to be introduced. Herein, we propose an intuitive approach to PDMS film fabrication relying on capillary action to grow a ready-to-use large-scale layer from a relatively small volume of solution-processed precursor with zero waste. The technique, referred to as capillary crawl film formation, or CCFF, introduced in this work is simple, primarily focused on limiting consumable resources and manual processing steps and on enabling large monolithic structures. We demonstrate precise control over the dimensions and morphology of the cured PDMS films without discarding any residual unwanted material; thicknesses ranging from μm to mm, both small- and large-scale surfaces, and varying degrees of preliminary 2D and 3D microstructuring are effortlessly added to all polymer surfaces during concurrent layer formation, for an even wider range of applications. The different film properties formed by either horizontal or vertical CCFF are tuned by modifying the solution volume, the dimension, adhesion, and morphology of the substrates used. Finally, we use CCFF to demonstrate its applicability for sensory applications, healing torn polymer films, and as an excellent encapsulant for perovskite solar cells where no drop in their 21% efficiency achieved was recorded in over a 1300 h testing period under ambient and high humidity conditions, promoting great device stability and longevity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».