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Record W6992872766

Nanostructured thin films for icephobic applications = Couches minces nanostructurées pour des applications glaciophobes

2009· other· fr· W6992872766 on OpenAlexvenueno aff

Bibliographic record

VenueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2009
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSolid surfaceAtomic force microscopyThin film
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le givrage atmosphérique des surfaces des équipements des réseaux électriques, tels que câbles ou isolateurs à haute tension peut conduire à de sérieux risques de sécurité, causés par des pannes de courant dans des conditions hivernales. Les méthodes conventionnelles utilisées afin d'éviter de tels problèmes incluent le déglaçage mécanique, par lequel on racle ou on brise la glace, et les méthodes chimiques à l'aide de d'agents dégivrants comme le glycol éthylique. Ces techniques sont souvent limitées dans leur application et généralement coûteuses en temps et en argent. Une voie intéressante pour éviter ces problèmes est la prévention de l'adhésion et des accumulations de glace par le développement et l'application de revêtements glaciophobes sur les équipements exposés. \n \nLes surfaces superhydrophobes présentant un caractère hydrofuge élevé, grâce à une surface de contact très réduite entre les gouttelettes d'eau et le matériau, sont également susceptibles de réduire l'adhérence entre la glace et la surface. De plus, les surfaces à faible constante diélectrique devraient réduire l'adhérence de la glace au substrat grâce à la diminution des forces électrostatiques, une des principales causes de cette adhérence. \n \nLa recherche entreprise dans le cadre de cette thèse de doctorat se base sur les deux concepts ci-haut mentionnés en élaborant des revêtements superhydrophobes diélectriques nanorugeux à faible constante diélectrique sur des substrats d'aluminium ou d'alumine. Des propriétés superhydrophobes ont été obtenues sur des surfaces d'aluminium ou d'alumine préparées en créant une certaine nanonigosite à l'aide de méthodes chimiques suivies par l'application d'un revêtement à faible énergie de surface, soit une couche de Téflon® déposée par pulvérisation radio fréquence (rf-sputtered Teflon®) ou de fïuoroalkylsilane (FAS-17), donnant lieu à un angle de contact supérieur à 160°. Le même comportement est observé lorsque les substrats nanorugeux étaient revêtus d'une couche mince de faible constante diélectrique (ZnO) ou de constante diélectrique élevée (TiC^). \n \nOn a constaté que les surfaces superhydrophobes nanorugeux à faible énergie de surface sont aussi glaciophobes. On a constaté également que la présence d'une surface de téflon avec une constante diélectrique relativement faible (e - 2) permet une réduction importante de l'adhésion de la glace, même si la surface n'est pas nanotexturée. Les surfaces superhydrophobes nanorugeux à faible constante diélectrique ont démontrées également une stabilité morphologique et chimique suite au détachement de la glace.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.003
Threshold uncertainty score0.011

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.004
GPT teacher head0.161
Teacher spread0.157 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2009
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