Synthèse de revêtements superhydrophobes à base de nanostructure de silice modifiée par des composés organosilanes par sol

Rapports scientifiques volume 13, Numéro d'article : 548 (2023) Citer cet article

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Dans la présente étude, le revêtement superhydrophobe a été synthétisé par des nanostructures sphériques de silice modifiées avec des composés organosilanes pour les surfaces en verre. Pour optimiser les conditions en termes de rentabilité et créer un revêtement super-hydrophobe avec un angle de contact élevé, la méthode de surface de réponse du modèle de conception composite centrale (CCD) a été réalisée pour la méthode StÖber, et l'angle de contact a été défini comme surface de réponse pour le modèle. Le tétraéthoxysilane (TEOS) a été utilisé comme précurseur et le poly(diméthylsiloxane) (PDMS) a été utilisé pour modifier la surface d'une nanostructure sphérique de silice synthétisée par une méthode sol-gel en une étape utilisant un catalyseur basique. La précision de la recherche a été vérifiée par le test de mesure de l'angle de contact et un angle de 162° a été obtenu. Des analyses XRD, FT-IR, EDS, SEM, DLS et AFM ont été effectuées pour étudier la synthèse de la nanostructure de silice. La résistance chimique a été réalisée dans des environnements acides, neutres et alcalins et les angles de contact étaient respectivement de 127°, 134° et 90°, ce qui indique que le revêtement créé sur la surface du verre a une bonne résistance chimique dans des environnements acides et neutres.

Les revêtements intelligents sont des nanomatériaux qui réagissent automatiquement aux changements de l'environnement tels que la chaleur, la lumière, l'humidité, la température, la pression et le pH. Le but de concevoir de tels revêtements pour des performances plus élevées est d'augmenter la durée de vie du produit et de réduire considérablement les coûts de maintenance1,2,3,4,5,6,7. En raison des propriétés uniques des matériaux à l'échelle nanométrique et de la demande croissante de nanomatériaux dans des secteurs tels que les industries médicale et automobile, la recherche et le développement sur les nano-revêtements remplacent les revêtements polymères conventionnels8,9. Les revêtements intelligents sont classés en fonction de l'application, des performances, de la réactivité, du niveau de complexité et des méthodes de fabrication. Les revêtements de détection active comprennent les revêtements sensibles à la corrosion et à la pression. Les revêtements ignifuges sont des revêtements pénétrants et non pénétrants. Les revêtements anti-poudre et antibactériens sont appelés revêtements activateurs. Les revêtements faciles à nettoyer comprennent les revêtements autonettoyants et anti-graphite. Les couvre-fenêtres intelligents sont des revêtements optiquement actifs. Les autres revêtements sont anti-empreintes digitales, anti-reflet, anti-gel et anti-buée10. Les revêtements ultra-étanches sont une catégorie importante de revêtements intelligents qui ont reçu beaucoup d'attention en raison de leurs propriétés. Ces revêtements peuvent être utilisés dans n'importe lequel des revêtements ci-dessus en raison de leurs propriétés uniques. Par exemple, en raison de la biodégradation, ils peuvent être utilisés dans les revêtements auto-cicatrisants et antibactériens11,12,13,14, en raison de la morphologie et de la taille des revêtements autonettoyants et anti-corrosion15,16,17,18,19, et en raison de leurs propriétés chimiques dans l'antigel et l'anti-vapeur19,20,21.

Les surfaces superhydrophobes sont connues pour deux propriétés importantes, la première est la rugosité de surface à l'échelle micro et nano et la seconde est la structure complexe. Par conséquent, des méthodes de synthèse telles que le dépôt électrochimique22, le CVD23, le dépôt couche par couche (LBL)24, l'hydrothermique25 et le sol-gel peuvent26 être utilisées pour développer et fabriquer les propriétés mentionnées. La méthode sol-gel consiste en deux étapes d'hydrolyse et de condensation. Les matières premières utilisées sont le silane et les alcoxydes métalliques. Parmi les avantages de la méthode sol-gel figurent la synthèse à basse température, une grande pureté, un contrôle précis de la taille et de la distribution des particules et la possibilité de fabriquer de nouveaux matériaux cristallins et non cristallins27,28. Des surfaces rugueuses peuvent être créées à l'aide de SiO229, Al2O330 et CuSO431, et à l'aide d'agents hydrophobes tels que le poly(diméthylsiloxane) (PDMS)32, l'hexadécyltriméthoxysilane (HDTMS)33, des surfaces à faible énergie de surface peuvent être réalisées.

Le but de l'utilisation de la surface de réponse (méthode) est de concevoir une expérience qui examine la possibilité d'une interaction quadratique entre les paramètres de l'expérience. Avec l'aide de la méthode CCD, il est possible d'améliorer, d'optimiser le processus, et aussi de diagnostiquer les problèmes et les points faibles du processus, en conséquence, de concevoir un processus résistant aux influences extérieures qui produisent un produit adapté34.

Dans cette recherche, pour la première fois, le logiciel Design-Expert et la méthode de surface de réponse du modèle central de conception composite (CCD) ont été utilisés pour synthétiser un revêtement superhydrophobe sur la surface du verre afin d'optimiser les paramètres du procédé Stöber. L'angle de contact de la goutte d'eau a été utilisé comme surface de réponse. Les paramètres sélectionnés comprennent l'eau désionisée comme agent d'hydrolyse, l'éthanol comme solvant, l'ammoniac comme catalyseur et le polydiméthylsiloxane comme agent de modification de surface. Dans cette méthode, la conception expérimentale est réalisée en déterminant les niveaux réels et les niveaux de codage pour chaque paramètre (c'est-à-dire + 1 pour les niveaux élevés, zéro niveau central et -1 pour les niveaux bas).

Tous les matériaux et composés chimiques utilisés dans cette étude, y compris l'orthosilicate de tétraéthyle (TEOS) (Si(OC2H5)4), le poly(diméthylsiloxane) (PDMS) ((C2H6OSi)n), l'ammoniac (NH3OH), l'éthanol (C2H5OH) et l'acide chlorhydrique (HCl) ont été achetés chez Merck. Tous les matériaux chimiques utilisés étaient hautement purifiés et consommés sans purification.

L'angle de contact a été mesuré par Jikan CAG-20. Le diagramme XRD (diffraction des rayons X) a été étudié par l'appareil Philips-X PertPro en utilisant un rayonnement Cu Kα filtré au Ni. L'analyse FT-IR (infrarouge à transformée de Fourier) a été réalisée avec Magna-IR, spectromètre 550 Nicolet avec une résolution de 0,125 cm-1 dans des pastilles de KBr allant de 400 à 4000 cm-1. La transmission lumineuse (transparence) par PHYSTEC-UVS 2500 a été étudiée. L'analyse EDS (spectroscopie de dispersion d'énergie) a été réalisée à l'aide d'un appareil de microscope Philips XL30. MIRA3 FEG-SEM a été utilisé pour enregistrer des images FESEM (microscope électronique à balayage à émission de champ). L'imagerie de la topographie de surface par NT-MDT, SOLVER, Nova-Tech a été réalisée. La distribution granulométrique et les propriétés de diffusion du potentiel zêta ont été réalisées par Malvern Zs90.

Les nanostructures de silice ont été synthétisées par deux méthodes : sol-gel et hydrothermique. Le sol de silice a été préparé par la méthode StÖber, qui est un sous-ensemble du procédé sol-gel.

Dans cette méthode, quatre ingrédients sont utilisés pour préparer le sol de silice. Tout d'abord, 10 ml d'eau distillée, qui agit comme un hydrolyseur, ont été mélangés avec 8 ml d'éthanol (solvant) pendant 5 min. Ensuite, 2 ml de TEOS ont été ajoutés à la solution et agités pendant 5 min. 9 ml d'ammoniac (comme catalyseur de base) ont été ajoutés goutte à goutte à la solution jusqu'à ce que la couleur de la solution passe du clair au blanc, puis l'agitation de la solution a été poursuivie pendant 30 minutes (échantillon 1). Toutes les étapes sont réalisées à température ambiante. Les valeurs et les conditions des autres échantillons sont répertoriées dans le tableau 2.

Une fois le sol fabriqué, il a été transféré dans un autoclave et placé dans un four à 70 ° C pendant 4 h pour effectuer le processus de compactage à pression et température constantes. Ensuite, le temps de vieillissement a été considéré pendant 7 jours avant le recouvrement.

Il existe différentes méthodes pour créer un revêtement super hydrofuge sur la surface du verre, telles que le revêtement par immersion, le revêtement rotatif et la pulvérisation. Le revêtement rotatif a été choisi pour créer un revêtement nanométrique uniforme avec la lame de verre sur le plateau tournant et une pompe à vide utilisée pour maintenir le verre en place à ce moment-là. Ensuite, à l'aide d'une seringue de 0,5 ml, du gel de silice a été versé sur la paroi du verre. Le plateau tournant a tourné pendant 20 s à une vitesse de 2000 tr/min. La lame de verre est ensuite placée à l'étuve à 100°C pendant 3h.

Le PDMS a été choisi pour la réduction de l'énergie de surface et la modification de surface en raison de sa faible énergie de surface. La méthode de revêtement par centrifugation a été utilisée pour modifier la surface du revêtement super-hydrophobe. Tout d'abord, 40 \(\mathrm{\mu l}\) de PDMS ont été versés sur des lames de verre et la lame de verre a été tournée pendant 20 s à une vitesse de 1500 tr/min (échantillon 1) jusqu'à ce qu'un revêtement uniforme soit formé. Les conditions de réaction pour les autres échantillons sont présentées dans le tableau 2. Après correction de la surface, le temps de vieillissement a été considéré pendant 7 jours. Le processus de vieillissement est dû à la création de liaisons Si-O-Si. Le verre est ensuite placé dans un four à 400°C pendant 3h. Le processus de synthèse du revêtement superhydrophobe est présenté à la Fig. 1. Enfin, les tests nécessaires ont été effectués pour vérifier les propriétés.

Procédé de synthèse de revêtement superhydrophobe.

Il y a deux facteurs pour faire un revêtement super imperméable : la surface rugueuse et la correction de surface rugueuse. La méthode StÖber est l'une des méthodes de synthèse des nanoparticules de silice pour rendre une surface rugueuse. Le but de la conception de l'expérience est d'optimiser les paramètres de la méthode StÖber pour créer une surface rugueuse appropriée et un agent de modification de surface pour le revêtement superhydrophobe. Enfin, le TEOS a été étudié en tant que précurseur fixe et l'effet de l'eau déionisée (A), de l'éthanol (B), de l'ammoniac (C) et du PDMS (D). La méthode de conception composite centrale (CCD) a été utilisée pour la conception.

Dans cette méthode, le plan d'expérience est réalisé en spécifiant les niveaux réels et les niveaux de codage pour chaque paramètre (c'est-à-dire pour les niveaux hauts + 1, les niveaux centraux zéro et les niveaux bas − 1). Les niveaux réels et codés sont présentés dans le tableau 1. La matrice de conception expérimentale avec les niveaux codés par le logiciel est présentée dans le tableau 2. L'angle de contact obtenu a été entré dans le logiciel en réponse. Les niveaux de performance réels et codés ont été utilisés pour effectuer des tests pratiques. La surface (− 1111) (expérience n° 10) avec un angle de contact de 110,4° était la plus faible et la surface (0000) (expérience n° 6) avec un angle de contact de 166,5° était la plus élevée.

Selon les données statistiques obtenues et le tableau ANOVA, c'est un bon modèle qui a les deux conditions suivantes :

valeur p < 0/05

Dans le modèle sélectionné, R2 devrait être plus proche de un (tableau 3).

R2 vérifie la qualité des données expérimentales avec le modèle et la meilleure valeur est un.

Adj- R2 est la valeur modifiée de R2, qui prend également en compte le degré de liberté (nombre de facteurs).

Le R2 prévu de 0,9897 correspond au R2 ajusté de 0,9961 ; Autrement dit, la différence est inférieure à 0,2.

Adeq Precision mesure le rapport signal sur bruit. Un rapport supérieur à 4 est souhaitable. Votre ratio de 71,932 indique un signal adéquat. Ce modèle peut être utilisé pour naviguer dans l'espace de conception.

Les données statistiques ont été analysées à l'aide de la méthode du niveau de réponse et de l'équation de régression :

Équation de régression en unités chiffrées :

Le modèle de niveau de réponse quadratique est utilisé pour évaluer l'efficacité des paramètres et la précision du modèle.

La valeur F du modèle de 528,44 indique que le modèle est acceptable. Il n'y a que 0,01 % de chances qu'une valeur F de cette ampleur se produise en raison de la perturbation.

Les valeurs P inférieures à 0,0500 indiquent que les paramètres du modèle sont significatifs. Dans ce cas, A, B, C, D, AB, AC, AD, BD, CD, A2, B2, C2 et D2 sont des paramètres acceptables. Les valeurs qui ont des valeurs p supérieures à 0,0500, telles que le paramètre BC, indiquent que ce paramètre n'affecte pas les conditions de test. La modification du modèle peut améliorer votre modèle si de nombreux paramètres du modèle ne sont pas affectés.

La valeur F d'absence d'ajustement de 3,16 indique qu'une non-concordance avec une erreur pure n'est pas acceptable. Il y a 10,78 % de chances qu'une inadéquation de la valeur F de cette ampleur se produise en raison d'une perturbation. Une disproportion non significative est bonne car nous voulons que le modèle corresponde au tableau 4.

Pour dépanner les résultats obtenus à partir du logiciel, les quatre graphiques de probabilité normale, les résidus par rapport à la prédiction, la prédiction par rapport à la réalité et le diagramme de Box-Cox pour les transformées de puissance sont utilisés. Sur la figure 2a, le diagramme de probabilité normale montre que les résidus suivent une distribution normale, donc ils suivent une ligne droite. Même avec des données normales, attendez-vous à une certaine dispersion. La figure 2b (résidus par rapport aux valeurs prédites) indique que les résidus sont haussiers par rapport aux valeurs de réponse prédites. Ce graphique teste l'hypothèse de variance constante. Le graphique doit avoir une dispersion aléatoire et selon le graphique, les données suivent une dispersion aléatoire. La figure 2c montre les prévisions et les résultats réels. Un graphique des valeurs de réponse prévues par rapport aux valeurs de réponse réelles. Le but est de détecter une valeur, ou un groupe de valeurs, qui ne sont pas facilement prédites par le modèle. La carte Box-Cox est utilisée pour déterminer la force du métamorphisme compatible avec les données expérimentales (Fig. 2d). La ligne bleue dans le diagramme montre le changement de modèle et la ligne verte montre la meilleure valeur lambda. La ligne rouge indique l'intervalle de confiance à 95 % associé à la meilleure quantité de lambda. On dit qu'un modèle est qualifié pour la ligne de conversion bleue entre les lignes rouges et la ligne verte sur la courbe de conversion pour former une courbe noire et blanche. Le graphique montre que la ligne de transition bleue entre la ligne verte et la ligne rouge montre que le modèle correspond aux résultats expérimentaux.

Diagrammes de diagnostic (a) probabilité normale, (b) résidus vs prédit, (c) prédit vs réel et (d) diagramme de Box-Cox pour les transformées de puissance.

La figure 3 montre l'effet des paramètres sélectionnés sur l'angle de contact. Le graphique suit un certain schéma pour tous les paramètres. Avec l'augmentation du volume d'eau de 8 à 10, l'angle de contact a progressivement augmenté de 152,34° à 165,83°. Par la suite, avec une augmentation de 10 à 12, l'angle de contact a diminué de 165,83° à 158,45°. Pour les paramètres de l'éthanol, de l'hydroxyde d'ammonium et du PDMS, les mêmes changements se sont produits, c'est-à-dire que l'angle de contact est passé de − 1 à zéro et a diminué de zéro à + 1.

Influence de variables uniques sur l'angle de contact.

Sur la figure 4, les diagrammes d'interaction et tridimensionnels du modèle sont obtenus pour estimer l'interaction entre les variables et l'angle de contact, tandis que les autres variables sont maintenues à leurs niveaux zéro et les autres changent dans la plage expérimentale. Sur la figure 4, comme on peut le voir, l'interaction des paramètres binaires les uns avec les autres est comme l'effet des paramètres individuellement. La différence entre l'interaction des paramètres binaires les uns avec les autres réside dans l'angle entre les deux diagrammes. Plus l'angle des deux graphiques est élevé, plus l'interaction est grande, et s'ils sont parallèles, ils ont moins ou pas d'interaction. Selon le tableau ANOVA, le paramètre BC est inacceptable et l'angle entre le paramètre BC est très petit et ils sont presque parallèles.

L'effet des variables binaires sur l'angle de contact.

L'un des objectifs de la conception des tests est d'optimiser les paramètres du processus pour obtenir l'angle de contact le plus élevé. La taille de l'angle de contact a été déterminée à 162°. Selon la conception du CCD, les conditions optimales pour la préparation du sol de SiO2 sont illustrées à la Fig. 5. La taille de l'angle de contact expérimental pour l'échantillon optimisé est comparée à l'angle de contact prédit à la Fig. 5. Les résultats ont montré que la taille de l'angle de contact expérimental correspond bien à l'angle de contact prédit et montre que la méthode de surface de réponse de surface CCD est une méthode efficace pour préparer des revêtements ultra-étanches avec un angle de contact supérieur à 160°.

Valeurs optimales des paramètres de processus.

L'échantillon optimisé selon l'analyse des données statistiques, comme mentionné précédemment, a été préparé par la méthode StÖber avec TEOS comme précurseur, eau déionisée d'agent hydrolysant, éthanol solvant, catalyseur d'hydroxyde d'ammonium et PDMS comme agent hydrophobe. En conséquence, l'effet des paramètres expérimentaux sur les revêtements superhydrophobes a été étudié.

L'angle de contact est l'angle entre la surface sur laquelle se trouve le liquide ou le point de connexion du liquide sur la surface. Les angles de contact statiques et dynamiques sont de ses types. La méthode de mesure de l'angle de contact est appelée méthode des gouttelettes sans base. Peut être utilisé. L'angle de contact (CA) de l'angle de glissement (SA) obtenu pour l'échantillon optimisé est respectivement de 162° et 5° (Fig. 6).

Angle de contact entre la goutte et la surface du verre.

La figure 7 montre le diagramme de diffraction des rayons X de nanoparticules préparées par la méthode StÖber. Comme le montre la figure, aucun pic de diffraction n'est observé sauf pour la large bande avec un centre à 24 degrés (JCPDS n° 0085-29) qui représente une structure complètement amorphe. Mais en utilisant le logiciel Highscore plus, il est démontré qu'une petite partie de l'échantillon a une structure cristalline. Les pics marqués sont liés à des structures cristallines hexagonales (numéro JCPDS 2147-080-01) et quadrilatères (numéro JCPDS 0430-079-01) et (numéro JCPDS 0513-082-01).

Modèle XRD de l'échantillon optimisé.

La spectroscopie infrarouge (FT-IR) a été réalisée à température ambiante pour étudier les liaisons chimiques créées dans l'échantillon optimisé. Comme le montre la figure 8, les pics de 3440 cm-1 et 1624 cm-1 sont respectivement des vibrations de traction symétriques et des vibrations de flexion de la liaison O – H, en raison de la densité incomplète du groupe silanol35,36. La plage de 400 à 1350 cm-1, connue sous le nom de zone d'empreinte digitale, indique des liaisons de silicium. Le pic 1095 cm−1 et 808 cm−1 représentent les vibrations de traction symétriques et asymétriques de la liaison Si–O–Si et le pic 466 cm−1 représente les vibrations de flexion du Si–O–Si37,38. Le pic de 947 cm−1 est dû aux vibrations de flexion de la liaison Si–OH39. Comme on peut le voir, la période de vieillissement provoque la formation d'une liaison de traction et de flexion Si – O – Si dans l'échantillon. Cela crée un revêtement résistant à la surface du verre.

Spectre FT-IR de l'échantillon optimisé.

Des images au microscope électronique à balayage de l'échantillon optimisé à différents grossissements sont présentées sur la figure 9. Comme le montre la figure 9a, les nanostructures ont une morphologie sphérique d'une taille d'environ 250 nm. La raison de la croissance des nanoparticules est due à l'utilisation de la méthode hydrothermale pour créer une surface inégale appropriée sur la surface du verre. La forme et la taille de la nanostructure ont un effet essentiel sur la création d'un revêtement super hydrophobe. Comme on peut le voir, les nanostructures sphériques ont fait une surface rugueuse sur le verre. Les figures 9b,c montrent l'image au microscope électronique à balayage de la surface et de la coupe transversale. La rugosité de la surface du verre indique une surface rugueuse pour le revêtement super-hydrophobe. Le processus de croissance de ce revêtement superhydrophobe est îlot-couche, qui est un état entre la croissance couche par couche et la croissance des îlots, une ou plusieurs monocouches sont formées puis les îlots sont complétés. Un autre nom pour ce processus de croissance est Stransky-Kristanov. Dans ce mode de croissance, un réseau désadapté peut se former entre la couche enduite et le substrat. La granulométrie de la couche mince qui se forme sur le substrat dépend de la vitesse et de la température de la couche. L'épaisseur de ce revêtement superhydrophobe serait de 1,06 µm.

(a) images SEM de l'échantillon optimisé, (b) images SEM de la surface du verre et (c) images SEM en coupe de verre revêtu de silice.

La figure 10a montre le spectre de diffraction d'énergie des rayons X pour l'échantillon optimal. Comme le montre la figure, l'échantillon optimisé purement synthétisé est composé d'éléments de silicium et d'oxygène. La figure 10b montre le spectre de diffraction des rayons X à partir de la surface du verre. En raison de l'utilisation de PDMS comme agent hydrophobe sur la surface du verre, en plus du silicium et de l'oxygène, du carbone est également visible. Le pic d'or vu sur la figure est dû à la conductivité de la surface pour l'analyse SEM.

EDS pour (a) l'échantillon optimisé et (b) la surface du verre.

Les images de microscopie à force atomique de la rugosité racine carrée moyenne pour l'échantillon optimisé sont estimées à la Fig. 11. Comme on peut le voir sur la figure, une rugosité de surface rugueuse est créée sur la surface du verre pour créer un revêtement super-hydrophobe. Le maximum et le minimum de ces rugosités de surface ont été mesurés à 2,6 et 1,2 μm, respectivement. La racine carrée moyenne de la rugosité pour l'échantillon optimisé par le logiciel Gwyddion a été calculée à 0,121 μm.

Images AFM de l'échantillon optimisé.

Comme on peut le voir sur les images SEM, l'échantillon optimisé a la même distribution granulométrique et une analyse DLS a été effectuée pour déterminer la plage de distribution granulométrique. La gamme de tailles de particules est comprise entre 255 et 396,1 nm et, comme le montre la figure 12, le diagramme de distribution de tailles de particules est très étroit. La taille moyenne des particules est de 291,456 nm. L'épaisseur du revêtement et la rugosité de surface dépendent non seulement de la taille des particules mais aussi de la distribution granulométrique. Par conséquent, d'autant que la taille des particules est correctement répartie, la rugosité de surface augmente et devient uniforme.

Distribution de taille de l'échantillon optimisé.

La stabilité du revêtement superhydrophobe a été étudiée dans trois milieux : acide, neutre et alcalin. Des solutions de KOH 1 M et de HCl 1 M ont été préparées pour la résistance du revêtement super-hydrophobe dans des environnements alcalins et acides, respectivement. La figure 13 montre l'effet de différents environnements sur l'angle de contact. Le revêtement superhydrophobe a été immergé dans 10 ml pendant 24 h. Il a ensuite été séché à température ambiante. Comme on peut le voir sur la figure, l'environnement de jeu (pH : 13,5) a un impact important sur le revêtement de sorte que l'angle de contact de la goutte de la gamme super-hydrophobe atteint la limite entre hydrophobe et hydrophile, auquel cas le résultat peut être l'environnement de jeu provoque la corrosion du revêtement et l'utilisation de ce revêtement dans les environnements de jeu n'est pas recommandée. L'angle de contact obtenu à partir de l'environnement acide (pH : 1) indique que le revêtement a une bonne résistance et cette caractéristique peut être très efficace dans le revêtement contre les pluies acides. L'utilisation d'eau déminéralisée permet d'évaluer avec précision la résistance du revêtement au contact de l'eau. Par conséquent, pour éviter l'effet de la température sur le revêtement, ce test a été effectué à une température de 25°. L'angle de contact résultant de l'immersion du revêtement dans de l'eau déionisée indique la très bonne résistance du revêtement dans cet environnement.

Effet du pH sur l'angle de contact de l'échantillon optimisé.

Le logiciel Design-Expert a été utilisé pour fournir un revêtement superhydrophobe afin d'optimiser les conditions de test pour gagner du temps et de l'argent et obtenir la meilleure réponse pour les paramètres de test. La méthode de conception composite centrale a été utilisée pour effectuer toutes les expériences possibles afin d'obtenir le meilleur résultat. Des nanostructures de silice ont été synthétisées par la méthode sol-gel-hydrothermique en fonction du nombre d'expériences et des valeurs conçues et le revêtement rotatif a été utilisé pour créer une couche mince sur le verre. L'angle de contact de chaque expérience a été examiné comme réponse par le logiciel et les valeurs optimisées des paramètres expérimentaux ont été utilisées pour synthétiser l'échantillon optimisé. L'échantillon optimisé a été identifié par les analyses pertinentes et les résultats suivants ont été obtenus : Pour prouver le revêtement superhydrophobe, l'angle de contact entre la goutte et l'eau a été examiné et un angle de 162° a été obtenu. La poudre obtenue à partir du sol de silice a été examinée et selon l'analyse XRD, elle constitue une grande partie de la nanostructure amorphe. Et selon le spectre FT-IR, la liaison Si-O-Si a été détectée. Les nanostructures de silice ont une morphologie sphérique uniforme avec une granulométrie comprise entre 255 et 396 nm et l'épaisseur de cette nanostructure est de 1,06 μm. La rugosité de surface sur la surface du verre indique un revêtement super-hydrophobe. Selon les images SEM et l'analyse DLS, l'échantillon optimisé a une distribution de taille uniforme et selon la quantité de potentiel zêta obtenue, il a une propriété de dispersion souhaitable. Pour la résistance chimique, le revêtement a été placé dans trois environnements acide, neutre et alcalin pendant 24 h, et selon l'angle de contact obtenu, on peut conclure que le revêtement fourni superhydrophobe dans des environnements neutres et acides plus que dans d'autres environnements.

Les ensembles de données utilisés et analysés au cours de l'étude actuelle sont disponibles auprès de l'auteur correspondant sur demande raisonnable.

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Ce travail a été soutenu par l'Université de Semnan et l'auteur remercie pour cette aide.

Département de nanotechnologie, Faculté des nouvelles sciences et technologies, Université de Semnan, Semnan, Iran

Mohammad Ghodrati, Mehdi Mousavi-Kamazani & Zohreh Bahrami

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MG : investigation, analyse formelle, méthodologie, rédaction – projet original, logiciel. MM-K. : enquête, rédaction—révision et édition, logiciel, validation, ressources, conservation des données, ZB : enquête, rédaction—révision et édition, conceptualisation.

Correspondance à Mehdi Mousavi-Kamazani.

Les auteurs ne déclarent aucun intérêt concurrent.

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Réimpressions et autorisations

Ghodrati, M., Mousavi-Kamazani, M. & Bahrami, Z. Synthèse de revêtements superhydrophobes à base de nanostructure de silice modifiée avec des composés organosilanes par méthode sol-gel pour surfaces en verre. Sci Rep 13, 548 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-27811-0

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Reçu : 25 novembre 2022

Accepté : 09 janvier 2023

Publié: 11 janvier 2023

DOI : https://doi.org/10.1038/s41598-023-27811-0

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