A Yeast-Fermented Porous Coating for Anti-Icing Enabled by Photothermal Trapping and Crack Promotion
Notice bibliographique
Résumé
Photothermal anti-icing surfaces harness solar energy for efficient deicing and hold promise for preventing ice accretion. However, under prolonged severe conditions, ice buildup is inevitable, making low ice adhesion a critical safeguard for effective removal. Here, we report a yeast-fermented porous coating (YFPC) that integrates strong photothermal performance with interfacial crack promotion to overcome these limitations. The coating is fabricated scalably in a single step by spraying a silicone/carbon nanoparticles (CNPs)/yeast emulsion: CNPs assemble at droplet interfaces to generate a hierarchical light-trapping texture, while yeast fermentation forms the porous structure. This design endows the YFPC with exceptional photothermal performance, demonstrating a 55 °C temperature increase under one-sun irradiation. Crucially, the porous structure within the coating amplifies stress heterogeneity at the ice-coating interface, which triggers multiple microcracks along the adhesive interface, enabling rapid ice detachment with minimal force. By combining efficient solar-driven heating with crack-assisted ice release in a scalable fabrication process, this work establishes a new strategy for high-performance anti-icing coatings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».