Non-UV based germicidal activity of metal-doped TiO2 coating on solid surfaces

A stain-based screening method was developed to screen different catalyst coatings for their germicidal activity. A Baclight dead/live bacteria viability kit （invitrogen, molecular probes） was used for staining the cell. The screening was carried out following a standard procedure. This included loading cell suspension to solid surface and maintaining contact for 30 min, then staining with a mixture containing dyes. The stained cells were observed using an epifluorescent microscope and photographed with a CCD camera under UV. Metal-doped TiO2 coatings on AI plates were prepared and tested for non-UV germicidal activity without using UV. It was tested using model microorganisms such as Bakers Yeast （Saccharomyces cerevisiae）, Bacillus subtilis, Pseudomonas putida, and Escherichia coli. On the basis of the germicidal activity of catalyst and the degree of damage caused to the cells, the stained cells may appear green （viable）, green with red or yellow nuclei and yellow （compromised） or red （nonviable）. According to their stained color, cells were counted to calculate the percentage of dead, live, and compromised cells. Compromised cells are cells that grow very slowly after reculturing indicating a degree of reversible cell damage. Screening the germicidal activity using this staining method is accurate and efficient, and requires less time than the culture-based method. A modification to the procedure for measuring germicidal activity of rough surfaces or fibrous coatings was developed. Both TiO2 and metal-doped TiO2 （Ag, Pt, Au, Cu） possess non-UV based germicidal activity. The germicidal activity of TiO2 was found to be related with its wetting property and can be improved by UV irradiation before testing. It is not greatly affected by contact time, indicating a fast acting germicidal activity.     

基于机器学习分类算法解析EIS数据的有机涂层性能评价方法

目的 基于机器学习分类算法快速评估有机涂层的防腐性能。方法 通过实验室加速试验模拟涂层真实的退化过程,并根据测得的电化学数据,分析不同退化阶段的等效电路元件参数。随后,采用随机抽样方法获取大量数据,用于机器学习模型训练。通过对比支持向量机(SVM)、k最近邻(k-NN)和随机森林(RF)3种不同的机器学习算法,以及多种输入特征集训练的涂层性能分类器模型的准确率,分析最适合用于涂层性能快速评估的机器学习算法和电化学特征。结果 根据不同输入特征训练的k-NN和RF模型均表现出良好的预测效果,而SVM模型的预测效果相对较差。根据不同频率范围训练的分类器模型中,在低频区表现最佳,而在高频区表现较差。结论 基于阻抗虚部、虚部+实部和阻抗模值3种输入特征训练的RF分类器模型的预测效果最准确。不同频率区间内,低频区的阻抗特征更能准确表征涂层性能。     

稀土Ce掺杂SnSb复合涂层电极的实验研究

采用涂刷热分解氧化法,把无机盐SnCl4·5H2O、SbCl3和Ce(NO3)3·6H2O以一定的配比溶解在有机溶剂异丙醇中制备涂层液,以钛板为基体,制备多组分的涂层电极.考察了不同掺杂量下制备的电极对生活污水的处理效果,并对稀土Ce掺杂SnSb涂层进行了SEM表征,结果表明,在热处理温度为500℃、稀土掺杂量(原子质量比)为Sn∶Sb∶Ce=100∶10∶1的电极降解效果最好;稀土Ce的掺杂有利于锡锑金属氧化物涂层电极的电化学性能的提高.     

AV30涂料应用于飞机结构件防腐性能的研究

针对飞机内部典型结构的局部腐蚀环境进行了加速腐蚀环境及加速腐蚀试验方法研究,提出了适用于飞机内部结构重腐蚀区涂层的加速试验环境谱.结果表明,与现役飞机涂层相比,AV30脱水防腐涂层的抗环境腐蚀性良好,同时总结了轻质材料钛合金连接结构涂层的腐蚀失效特点.     

氟碳涂料实验室循环盐雾试验后防腐蚀行为研究

目的 研究氟碳重防腐涂层在循环盐雾试验后的防护性能.方法 开展氟碳涂层的实验室循环盐雾试验,通过电化学阻抗谱、附着力、光泽、色差测试等方法对氟碳涂层的各性能进行分析表征,并使用等效电路图对电化学阻抗谱数据进行拟合,评价涂层在盐雾试验后的腐蚀保护性能.结果 循环盐雾试验1440 h后,涂层无失光、变色、粉化等现象,模值由1.42×1011?·cm2下降至7.26×1010?·cm2,下降幅度较小.结论 经循环盐雾试验后的氟碳涂层仍具有优异的防护性能.     

车辆装备涂层局部微小破损对防护性能的影响研究

目的探究车辆装备有机涂层在微小破损之后性能的变化情况,并通过完好涂层防护能力的对比分析,间接预测微小破损涂层的服役寿命。方法利用某型现役装备涂层作为试验样本,进行综合环境下的循环加速腐蚀试验,最后利用EIS分析实验数据,分析两者防护性能的差别。结果完好涂层与破损涂层的防护性能均出现了大幅度的下降,两者在经过10个周期的腐蚀试验之后,都失去了防护能力,出现了大面积锈迹。完好涂层的低频阻抗模值|Z|0.1 Hz在试验初期处于1010Ω·cm2数量级,最后下降到106Ω·cm2以下;初始状态破损涂层的低频阻抗模值|Z|0.1 Hz为1.2×105Ω·cm2,9个腐蚀周期之后下降至5.7×103Ω·cm2,下降了2个数量级。结论破损涂层在腐蚀初期更多地表现出电容性质,其试验初期的防护能力大约相当于完好涂层经历6~7次循环试验之后的防护能力,破损部分随着腐蚀周期的变化呈现“钝化—溶解—再钝化—再溶解”的周期性变化规律。     

金属喷涂层在青海盐湖水中的腐蚀初探

喷锌、喷铝、喷锌铝合金三种保护层材料在青海格尔木盐水湖进行1年暴露试验,采用电化学方法研究了该金属喷涂层材料的腐蚀情况,并将其与碳钢的实验结果相对照,初步探讨了其耐蚀机理。     

基于季铵盐添加的改性环氧树脂涂层的制备及其抑藻性能研究

针对污水处理厂污水处理构筑物藻类生长与黏附现象严重的问题,采用共混方法制备季铵盐（QAC）/环氧树脂复合涂层,并探究QAC投加量对复合涂层的性质和抑藻性能的影响。结果表明:QAC与环氧树脂涂料成功复合,改性涂层表面的季铵基团（R₄N+）数量随QAC投加量增大而增加;QAC改性对涂层的疏水性、耐水性不产生明显影响。但与环氧树脂涂层相比,随QAC浓度的增加,复合涂层表面的Zeta电位向正电性偏移,粗糙度略微减小;以小球藻（Chlorella vulgaris）作为模型藻类进行的涂层抑藻性能研究表明,QAC/环氧树脂复合涂层表面黏附的小球藻数目明显少于环氧树脂涂层,且QAC投加量越多,涂层抗藻污染性能越好。     

二氧化硅-聚苯胺-氧化石墨烯复合纳米材料改性水性涂层的制备及防腐蚀性能研究

目的将SiO2-PANI-GO三维复合物添加到水性醇酸涂层中,并对改性涂层防腐蚀性能进行研究。方法将纤维状的PANI和球状SiO2与片状的GO进行复合,通过扫描电子显微镜(SEM)、傅里叶变换红外光谱(FT-IR)、X射线衍射(XRD)对复合物进行材料表征。将纳米复合物作为填料按照1%的质量比添加到水性涂层中,利用电化学阻抗(EIS)研究涂层改性后的防腐蚀性能。结果SEM图像表明,SiO2-PANI-GO复合物为表面复合了纤维状PANI和球状SiO2的片层状GO。FT-IR及XRD证明了SiO2-PANI-GO复合物的成功制备。EIS结果表明,添加了SiO2-PANI-GO三维复合物改性后,水性醇酸涂层的阻抗提高了2个数量级,其中以SiO2与PANI-GO比例为1:4时效果最好。结论水性醇酸涂层中添加SiO2-PANI-GO/WAV三维复合物,可以增加腐蚀介质侵蚀基底的路径,有效提高涂层的防腐性能。