Study on Preparation and Performance of HNTs-Reinforced SiO<sub>2</sub> Aerogel Superhydrophobic Coatings
Notice bibliographique
Résumé
Superhydrophobic thermal insulation coatings can significantly reduce energy consumption and effectively protect substrates from contamination and damage caused by oil， mold， and other pollutants.However， traditional superhydrophobic thermal insulation coatings are limited in their application across multiple fields due to defects such as poor mechanical properties， complex processing， and high thermal conductivity.To address this， a novel composite aerogel with an HNTs/SiO2 ball-stick network structure was prepared using the sol-gel method， with tetraethyl orthosilicate (TEOS) as the silicon source and halloysite nanotubes (HNTs) as the reinforcing phase， followed by CO2 supercritical drying.After grinding the composite material to a specific fineness， it was uniformly mixed with an aqueous polyurethane dispersion and a low-surface-energy substance， 1H，1H，2H，2H-perfluorodecyltriethoxysilane.This mixture was sprayed onto the substrate surface， and after curing， a wear-resistant superhydrophobic thermal insulation coating was formed.The structure was characterized by Fourier-transform infrared spectroscopy (FT-IR)， the microstructure and wettability of the coating were analyzed using scanning electron microscopy (SEM) and contact angle analyzer (DCA)， and the coating's wear resistance and thermal insulation properties were tested.Results showed that HNTs were successfully grafted and modified， and the HNTs/SiO2 composite aerogel exhibited a porous structure， creating a micro - and nanoscale hierarchical rough structure.When the HNTs content was 25%(mass fraction)， the resulting coating had a water contact angle of 160.8°， a rolling angle of 3.1°， and a thermal conductivity of 0.045 W/(m·K).After 20 wear cycles， the water contact angle remained at 152.5°，indicating its applicability to various soft and hard substrates.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
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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 ».