[论文解读] Determining superhydrophobic surfaces from an expanded Cassie Baxter equation describing simple wettability experiments

Soeren Kaps, Rainer Adelung+4 more|arXiv (Cornell University)|Aug 22, 2014

Surface Modification and Superhydrophobicity参考文献 11被引用 4

一句话总结

本文提出一种基于水射流反射的动态润湿实验，用于测定超疏水表面的润湿分数（f）和粗糙度（r），克服了静态接触角测量的局限性。通过应用能量守恒于射流反射过程，该方法首次实现了仅通过简单润湿实验直接实验测定f和r，揭示了人工超疏水表面的粗糙度通常存在次优且机械不稳定的特性，而自然演化表面（如盾叶）则表现出更优的性能。

ABSTRACT

The characterization of the wetting on superhydrophobic surfaces is rather complex. Usual contact angle experiments are difficult to perform and the lateral movement of droplets as well as the pinning at point defects on the surface can disturb the measurements. Even if precise contact angle measurements can be performed the information gain is limited if the surface is heterogeneously wetted. This results in the possibility of two surfaces with different roughness, different surface energy and thus different underlying wetting mechanisms exhibiting the same contact angle. We introduce the utilization of dynamic wetting experiments as an additional surface probe which allows a better characterization of superhydrophobic surfaces. A theoretical model is presented which describes the spreading of water jets on a superhydrophobic surface and allows the determination of the wetted fraction of a heterogeneously wetted superhydrophobic surface. The determined values for the wetted fraction identify a common problem when building artificial super hydrophobic surfaces and can fundamentally improve their understanding.

研究动机与目标

• 为解决静态接触角测量的根本局限性，即无法区分不同粗糙度与润湿分数组合（这些组合会产生相同的接触角）。
• 开发一种动态润湿实验——水射流反射，以提供关于润湿机制的额外、具有物理意义的信息。
• 仅通过润湿实验，实现对卡西-巴克斯特模型中润湿分数（f）和粗糙度（r）的直接实验测定。
• 识别并量化人工超疏水表面中因过度且非必要的粗糙度导致的机械不稳定性。
• 证明自然演化超疏水表面（如盾叶）可实现接近理想的润湿分数（f ≈ 1），并具备更优的机械稳定性。

提出的方法

• 从第一性原理出发，推导基于水射流反射过程中能量守恒的理论模型，比较撞击前与最大扩展状态的能量状态。
• 该模型使用扩展的卡西-巴克斯特方程，将界面能（γSG、γSL、γLG）与接触角及润湿分数f关联起来。
• 通过曝光时间为5 ms的俯视照片，实验测量水射流在超疏水表面上的最大扩展宽度。
• 通过最小二乘法将理论模型拟合至实验扩展宽度，计算润湿分数f。
• 在相同射流反射条件下，对比人工Re纤维阵列与天然盾叶表面，以验证该方法。
• 该方法可独立测定卡西-巴克斯特方程中的f和r，解决了静态接触角测量的欠定性问题。

实验结果

研究问题

• RQ1 动态润湿实验（如水射流反射）是否能比单独使用静态接触角测量更可靠、更全面地表征超疏水表面？
• RQ2 是否能仅通过一次润湿实验，无需额外的结构测量，实验测定卡西-巴克斯特模型中的润湿分数f与粗糙度r？
• RQ3 为何具有相似接触角的人工超疏水表面在机械稳定性与性能上表现不同，尽管其静态接触角相同？
• RQ4 天然演化超疏水表面（如盾叶）的润湿分数f与人工Re纤维阵列相比如何？
• RQ5 表面粗糙度分布在超疏水涂层的机械稳定性和润湿行为中起何种作用？

主要发现

• 水射流反射方法成功测定润湿分数f，与实验数据高度一致，验证了理论模型在整个测量区域的准确性。
• 盾叶的润湿分数为f = 0.950，表明表面几乎完全润湿，与自然演化优化一致。
• 人工Re纤维阵列的润湿分数极低，为f = 0.014，表明仅高宽比纳米纤维的顶端被润湿。
• 盾叶的高f值与机械稳定性相关，而人工表面因f低且粗糙度高，机械上脆弱且易受损。
• 本研究揭示，人工超疏水表面通常含有不必要的粗糙度，导致表面不稳定但未提升疏水性，而自然演化表面则无此问题。
• 结果表明，超疏水涂层应优化为高润湿分数f，因为这可同时提升疏水性与机械鲁棒性。