Protection of metal and alloy surfaces using corrosion resistance nanostructured superhydrophobic coatings /
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Abstract
Les surfaces superhydrophobes, lesquelles démontrent une forte déperlance de l'eau, sont récemment devenues un domaine très populaire en raison de leur importance scientifique et technologique ainsi que leur large gamme d'applications dans divers domaines. La préparation des surfaces nanostructurées superhydrophobe nécessite à la fois une rugosité optimale et une faible énergie de surface et, par conséquent, les surfaces superhydrophobe sont classiquement préparées employant deux étapes: une surface rugueuse et abaissant son énergie de surface. Dans notre travail actuel, le processus de fabrication de surfaces de cuivre superhydrophobe est simplifié en une simple étape. L'application d'une tension continue entre deux plaques de cuivre immergé dans une solution diluée d'acide stéarique éthanolique transforme la surface de l'électrode de cuivre anodique en superhydrophobe due à la formation de micronano fibres de stéarate de cuivre à faible énergie de surface, tel que confirmé par rayons X diffraction (XRD) et microscopie électronique à balayage (MEB). L'augmentation du potentiel de modification, ainsi que la temps de modification conduit à l'augmentation de la valeur de la faible énergie de surface des micronanostructures ainsi que l'augmentation de la superhydrophobicité des surfaces telle que mesurée par l'angle de contact de l'eau. Les surfaces nanostructurées superhydrophobes en alliage d'aluminium ont également été préparées par une procédure semblable comme il a été effectué sur les surfaces en cuivre. Cependant, les surfaces en alliage d'aluminium modifiées à l'acide stéarique n'ont pas montré les propriétés superhydrophobes. Par conséquent, les surfaces en aluminium sont d'abord revêtues de films en cuivre suivi par la modification électrochimique avec une solution d'acide stéarique. Le cuivre se développe que sur les surfaces des micropointes d'Al d'alliage AA6061. Les densités de surface des micropoints sont augmentées avec l'accroissement des potentiels négatifs. D'autre part, leurs tailles ainsi que les distances entre les micropointes sont réduites avec l'augmentation des potentiels négatifs du dépôt. L'angle de contact des surfaces, les rugosités du film de cuivre électrodéposé suivi par la modification électrochimique augmentent à l'augmentation des potentiels négatifs de dépôt de cuivre. Les films de cuivre modifiés à l'acide stéarique déposés à -0.6 V fournissent une rugosité de surface de 6.2 fim avec un angle de contact de l'eau de 157 ° offrant des propriétés superhydrophobes des surfaces en alliage d'aluminium AA6061. La prévention de la corrosion des surfaces superhydrophobes des alliages de cuivre et d'aluminium a été ensuite analysée par tests en laboratoire de corrosion ainsi que par les courbes de polarisation des surfaces avec différentes propriétés superhydrophobes. La diminution de la densité de courant de corrosion ainsi que l'augmentation de la résistance de polarisation montre que la surface du cuivre superhydrophobe est plus stable par rapport à la surface de cuivre dans l'environnement corrosif. Les deux Cu superhydrophobes et les surfaces en alliage Al AA6061 montrent propriétés anticorrosion. Toutefois, les surfaces en cuivre superhydrophobe sont plus stables que les surfaces superhydrophobe alliage Al AA6061 tel que préparé dans nos études.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".