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Record W7039663673

Nanostructured metal surfaces and their passivation for superhydrophobic and anti-icing applications = Les surfaces nanostructurées et leur passivation pour des applications des revêtements superhydrophobes et glaciophobes

2008· other· fr· W7039663673 on OpenAlexvenueno aff

Bibliographic record

VenueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2008
Typeother
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, Innovation and Language Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContact angleAtomic force microscopyAgrégationSolid surface
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Plusieurs systèmes et infrastructures stratégiques sont affectés ou cessent de fonctionner pendant les périodes hivernales accompagnées de givrage atmosphérique. Une des méthodes couramment utilisées pour diminuer les charges de glace ou de neige est l'utilisation des produits chimiques pour abaisser le point de congélation. Cependant, ces produits doivent être appliqués pendant le givrage ou juste avant l'accumulation de la glace, ce qui est difficile en pratique. De plus, ces produits sont nocifs pour l'environnement. C'est ainsi que de nouvelles méthodes, plus efficaces et moins nocives, sont nécessaires. Une solution idéale serait de recouvrir les structures exposées de revêtements capables de réduire ou de neutraliser l'adhésion de neige ou glace aux surfaces exposées.
\n
\nUne surface caractérisée par un angle de contact de 150° ou plus avec les gouttelettes d'eau déposées est dite superhydrophobe. Pour obtenir une telle surface, une des solutions suggérées est la création de surfaces nanostructurées avec faible énergie de surface. De telles surfaces hydrophobes ont de nombreuses applications si elles sont durables et n'ont pas d'effets nocifs sur l'environnement.
\n
\nDans cette étude, des surfaces superhydrophobes nanostructurées ont été obtenues par le recouvrement de surfaces d'aluminium ou de cuivre avec des nanoparticules métalliques. Trois colloïdes différents de nanoparticules d'argent et deux colloïdes de nanoparticules de cuivre ont été synthétisés par des méthodes de réduction chimique (chemical reduction). Il s'est avéré que les particules d'argent sont assez stables pour cette application par rapport particules de cuivre qui ne le sont pas suffisamment.
\n
\nIndépendamment du type de nanoparticules, des surfaces hydrophobes n'ont pas pu être réalisées avec une seule couche. En ajoutant une deuxième couche, tous les types de nanoparticules ont formé un revêtement avec d'excellentes propriétés hydrophobes, mais avec des angles de contact différents. En raison des formes similaires des nanoparticules, cette différence entre les angles de contact pourrait dépendre de la dimension de ces particules. En effet, les particules avec une taille moyenne de -263 nanometres présentent les angles de contact les plus élevés, tandis que celles avec une taille moyenne de ~195 ou de -360 nanometres présentent des valeurs plus basses.
\n
\nLe comportement des revêtements superhydrophobes élaborés a été étudié dans des conditions de givrage atmosphérique. Sur une surface d'aluminium protégée par un revêtement de deux couches de particules de 263 nanometres, l'adhérence de glace a été réduite jusqu'à 8.1 fois. Cette réduction de l'adhérence était de 4 fois dans le cas de substrats à base de cuivre dans les mêmes conditions. Les échantillons à base de cuivre nanostructurés ont pu garder leurs propriétés giaciophobes même après cinq essais de déglaçage.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.416
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.213
Teacher spread0.203 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designObservational
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".

Quick stats

Citations0
Published2008
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