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赵杰课题组润湿性调控论文Shape memory superhydrophobic surface with switchable transition between “Lotus Effect” to “Rose Petal Effect”入选ESI高被引

课题组一篇润湿性调控方向的论文(Shape memory superhydrophobic surface with switchable transition between “Lotus Effect” to “Rose Petal Effect”)有幸入选ESI高被引。



本工作受“荷叶效应”与“玫瑰花瓣效应”启发,通过仿生设计,制备出该种润湿性切换表面,有望应用于自清洁及微流控领域。欢迎大家继续关注。

 文章链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S138589471932399X?via%3Dihub

 课题组围绕仿生科学与工程学科,致力于仿生设计与制造,特别是仿生功能结构设计、医用抗菌材料等领域,欢迎大家合作交流。

 课题组网站:http://www.polymer.cn/ss/zhaojie1/index.html


文章简介

 近年,智能润湿性调控表面因其可在不同润湿性之间相互转换,能够实现单一润湿性表面无法实现的功能,逐渐引起研究者的关注。与传统调节表面化学性质的方式相比,通过调节材料表面形貌进而实现对表面润湿性的控制,为制备润湿性调控表面开辟出一条新途径。

 近期,吉林大学工程仿生教育部重点实验室任露泉院士团队,师法自然,受玫瑰花瓣表面乳突状微结构对水滴所具有的高粘附性(Cassieimpregnating state),以及荷叶表面柱状微结构对水滴所具有的低粘附性(Cassie-Baxter state)启发,通过仿生设计,以形状记忆聚氨酯(SMP)为基体,制备出仿生微阵列表面,借助SMP的形状记忆性能,实现对材料表面形貌的调控,进而实现在“玫瑰花瓣效应”与“荷叶效应”之间的可逆切换。上述成果以“Shapememory superhydrophobic surface with switchable transition between “LotusEffect” to “Rose Petal Effect””为题发表于Chemical Engineering Journal。

图1 润湿性可逆切换表面仿生设计原理

 作者使用高精度激光加工技术制备出多孔铝模板,并采用模板复制法制备出仿生微阵列表面,为进一步增强材料表面疏水性,采用溶剂溶胀法将纳米二氧化硅小球负载到材料表面。如图2所示,成功制备出柱状超疏水表面,液滴在初始表面的接触角(CA)约为154°,滚动角(SA)约为3°,呈现为低粘附的“荷叶效应”;使用压力将直立状微结构压倒(形状编程),液滴在其表面的CA约为151°,SA大于180°,表现为“玫瑰花瓣效应”的高粘态; 只需简单加热,材料表面形貌恢复,润湿性随即恢复为初始状的“荷叶效应”。


图2 (Ⅰ)制备流程图; 编程/恢复过程中材料表面形貌SEM图: a初始表面 b编程表面和c 恢复表面(a1、b1和c1为对应放大图)和水滴在对应表面形貌润湿性:接触角(a2、b2和c2),滚动角(a3、b3和c3)。

 同时作者对不同表面状态的润湿特性与微结构大小及间距之间的关系进行了研究,如图3所示,当微结构底面直径为55 μm,阵列间距为100 μm时具有最佳的超疏水性。润湿性可逆循环切换试验结果表明(图3c),经过20次循环,材料依然具有优异的超疏水特性与可逆循环特性。


图3 水滴在不同阵列尺寸样品表面的接触角a和滚动角b;c润湿性可逆循环检测结果;d 液滴在编程表面和恢复表面状态。

 为进一步探究液体在不同表面形态上的动态特性,作者使用高速摄像机观察了液滴在同一高度垂直撞击材料表面的过程,如图4所示,液滴在第19 ms时完全弹离表面;液滴在编程表面则无法弹离;加热恢复后的表面动态润湿特性恢复如初。液滴动态润湿特性进一步表明,该表面可以实现在高低粘附之间的可逆切换。


图4 液滴撞击样品表面动态润湿特性a初始表面 b编程表面和c 恢复表面。

 自清洁特性试验结果表明,液滴在初始表面极易滚落,并将表面的沙尘带离,而编程表面因其对液滴的高粘附性从而不具有自清洁特性,对压缩表面进行简单加热,形貌恢复后的表面随即展现出优异的自清洁特性。


图5 自清洁特性试验a初始表面 b编程表面和c 恢复表面。

 综上,作者受荷叶与玫瑰花瓣启发,经仿生设计,以形状记忆聚氨酯为基体制备出润湿性可逆切换表面,具有制备简单、响应迅速、可循环利用等特点,丰富了特殊润湿性表面的功能,有望拓宽润湿性材料的应用领域。

 该论文通讯作者为张志辉教授和赵杰副教授,第一作者为吉林大学博士研究生邵艳龙。