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Enregistrement W7027250407

Chemical modifications for water-repellent
\ncoatings on engineering metals

2018· dissertation· en· W7027250407 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZincStearic acidCoatingCorrosionSurface roughnessIsotropic etchingElectrolyteSurface engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrophobic surfaces have drawn lots of attention for use in applications such as selfcleaning \nsurfaces, anti-icing in harsh environments and corrosion resistance. Generally \nspeaking, the prerequisite for hydrophobic surface synthesis is the combination of \nmicro-scale and nano-scale surface structures along with a low surface energy coating. \nIn my research work, chemical methods were investigated to produce hydrophobic \ncarbon steel and stainless steel, which are important engineering metals. \nSimple chemical etching and organic coatings were applied to carbon steel and \nstainless steel. Although the hydrophobicity of the modified surface increased, the \ndegree of water repellency didn’t reach our expectation. Furthermore, the heterogeneous \netching and coating caused large uncertainty in terms of wettability. The most \npromising system is a zinc electrodeposit with a stearic acid coating. We showed that \nmildly alkaline electrolytes can be used for the fabrication of zinc coatings that give \nrise to remarkably low adhesion surfaces. Various parameters (pH, applied potential, \nelectrolyte composition) during zinc electrodeposition influenced the homogeneity of \nzinc coverage and the topography of zinc crystalites, which consequently impacted \nthe hydrophobicity of the surface. Moreover, the two important roles of stearic acid, \npreventing the oxidation of zinc surface and decreasing the surface energy, were also \nstudied. In conclusion, the zinc layer not only increases the roughness of the surface, \nbut also provide excellent adhesion to the organic coating.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,234 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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