Revêtements nanostructurés superhydrophobes en vue d'applications en aérodynamique
Bibliographic record
Abstract
Les consommations de carburants fossiles, dans le domaine des transports, ne cessent d'accroître. Dans le but de diminuer ces consommations, plusieurs équipes travaillent à obtenir des alliages plus légers, ou encore des geometries plus aérohydrodynamiques. Toutefois, ces modifications atteignant un apogée, l'utilisation d'un revêtement de surface superhydrophobe offrant une mouillabilité faible, pourrait être la solution. En effet, une surface de contact réduite entre l'eau et le solide en addition à une affinité chimique réduite avec l'eau pourrait diminuer la friction en surface. Plusieurs techniques permettent d'obtenir des surfaces possédant ces caractéristiques.\n \nL'objectif de ce mémoire est de synthétiser des revêtements de surfaces superhydrophobes durables, facilement applicables à grande échelle, et de caractériser leurs effets sur la vitesse terminale de sphères en chute libre dans l'eau. Les nanoparticules d'oxyde ont des applications remarquables dans des domaines techniques émergents et variés pour obtenir des surfaces autonettoyantes ou pour obtenir des surfaces anticorrosion. Dans la présente étude, la modification et la fonctionnalisation de particules hydrophiles de silice (SiÛ2) et d'oxyde de zinc (ZnO) ont été menées pour obtenir la superhydrophobicité. Une dispersion de nanoparticules de silice a été obtenue par le procédé Stôber en utilisant du tétraéthoxysilane (TEOS : Si(OC2H5)4) et l'hydroxyde d'ammoniac, en tant que catalyseur basique, dans de Téthanol. De plus la surface des particules de silice a été modifiée en utilisant des molécules de fluoroalkylsilane (FAS-17 : CioH^FnCbSi) afin d'obtenir des nanoparticules de silice fluorées. D'autre part la modification de la surface de l'oxyde de zinc a été réalisée en utilisant des molécules d'acide stéarique (S.A. : CHs(CH2)i6COOH) dans le but d'obtenir des nanoparticules de ZnO methylées.\n \nCes nanoparticules ont été caractérisées sous forme de poudre ainsi que sous forme de films minces tels quels ou dans différentes matrices pour confirmer et optimiser leurs dépositions pour atteindre la superhydrophobicité. Les liaisons moléculaires entre les particules (SiÛ2 et ZnO) et leurs molécules de basse énergie (FAS-17 et SA) ont été démontrées par spectroscopie infrarouge à transformées de Fourrier (FTIR) et par diffraction des rayons X (XRD). Les surfaces rugueuses nano structurées ont montré des propriétés superhydrophobes, grâce, entre autres, à l'arrangement topographique, mais aussi grâce à la basse énergie de surface.\n \nEnfin, il a été montré que lors d'essais de chute dans l'eau, le revêtement superhydrophobes nanocomposite à base d'oxyde de zinc méthylée augmente les vitesses terminales de 5 à 11 % par rapport à une bille non-recouvertes, indiquant une diminution significative de la friction de surface. De plus, ces nanoparticules fonctionnalisées peuvent être facilement incorporées à des peintures pour des dépositions à grande échelle sur des surfaces variées, métaux et non-métaux, pour des applications visant à réduire la consommation d'énergie.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 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) | 0.002 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".