Síntesis de recubrimientos superhidrofóbicos a base de nanoestructura de sílice modificada con compuestos organosilánicos por sol

Scientific Reports volumen 13, Número de artículo: 548 (2023) Citar este artículo

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En el presente estudio, el recubrimiento superhidrofóbico se sintetizó mediante nanoestructuras de sílice esféricas modificadas con compuestos de organosilano para superficies de vidrio. Para optimizar las condiciones en términos de rentabilidad y crear un recubrimiento superhidrofóbico con un ángulo de contacto alto, se realizó el método de superficie de respuesta del modelo de diseño compuesto central (CCD) para el método StÖber, y el ángulo de contacto se definió como la superficie de respuesta del modelo. Se utilizó tetraetoxisilano (TEOS) como precursor y poli(dimetilsiloxano) (PDMS) para modificar la superficie de una nanoestructura de sílice esférica sintetizada mediante un método sol-gel de un solo paso utilizando un catalizador base. La precisión de la investigación se comprobó mediante la prueba de medición del ángulo de contacto y se obtuvo un ángulo de 162°. Se realizaron análisis XRD, FT-IR, EDS, SEM, DLS y AFM para investigar la síntesis de la nanoestructura de sílice. La resistencia química se realizó en ambientes ácidos, neutros y alcalinos y los ángulos de contacto fueron de 127°, 134° y 90°, respectivamente, lo que indica que el recubrimiento creado en la superficie del vidrio tiene buena resistencia química en ambientes ácidos y neutros.

Los recubrimientos inteligentes son nanomateriales que responden automáticamente a los cambios en el entorno, como el calor, la luz, la humedad, la temperatura, la presión y el pH. El propósito de diseñar tales recubrimientos para un mayor rendimiento es aumentar la vida útil del producto y reducir significativamente los costos de mantenimiento1,2,3,4,5,6,7. Debido a las propiedades únicas de los materiales a nanoescala y la creciente demanda de nanomateriales en sectores como las industrias médica y automotriz, la investigación y el desarrollo de recubrimientos basados ​​en nano reemplazan a los recubrimientos poliméricos convencionales8,9. Los recubrimientos inteligentes se clasifican según la aplicación, el rendimiento, la reactividad, el nivel de complejidad y los métodos de fabricación. Los revestimientos de detección activa incluyen revestimientos sensibles a la corrosión y a la presión. Los revestimientos retardantes de llama son revestimientos penetrantes y no penetrantes. Los recubrimientos antipolvo y antibacterianos se conocen como recubrimientos activadores. Los revestimientos fáciles de limpiar incluyen revestimientos autolimpiantes y antigrafito. Los revestimientos de ventanas inteligentes son revestimientos ópticamente activos. Otros revestimientos son antihuellas, antirreflectante, anticongelante y antivaho10. Los recubrimientos ultraimpermeables son una categoría importante de recubrimientos inteligentes que han recibido mucha atención debido a sus propiedades. Estos recubrimientos se pueden usar en cualquiera de los recubrimientos anteriores debido a sus propiedades únicas. Por ejemplo, por biodegradación pueden ser utilizados en recubrimientos autoreparadores y antibacterianos11,12,13,14, por morfología y tamaño en recubrimientos autolimpiantes y anticorrosivos15,16,17,18,19, y por a sus propiedades químicas en anticongelante y antivapor19,20,21.

Las superficies superhidrofóbicas son conocidas por dos propiedades importantes, la primera es la rugosidad de la superficie a micro y nanoescala y la segunda es la estructura compleja. Por lo tanto, se pueden utilizar métodos de síntesis como la deposición electroquímica22, CVD23, deposición capa por capa (LBL)24, hidrotermal25 y sol-gel26 para desarrollar y fabricar las propiedades mencionadas. El método sol-gel consta de dos etapas de hidrólisis y condensación. Las materias primas utilizadas son silano y alcóxidos metálicos. Entre las ventajas del método sol-gel se encuentran la síntesis a baja temperatura, alta pureza, control preciso del tamaño y distribución de las partículas, y la posibilidad de fabricar nuevos materiales cristalinos y no cristalinos27,28. Se pueden crear superficies rugosas con la ayuda de SiO229, Al2O330 y CuSO431, y con la ayuda de agentes hidrófobos como el poli(dimetilsiloxano) (PDMS)32, el hexadeciltrimetoxisilano (HDTMS)33, se pueden fabricar superficies con baja energía superficial.

El propósito de usar la superficie de respuesta (método) es diseñar un experimento que examine la posibilidad de una interacción cuadrática entre los parámetros del experimento. Con la ayuda del método CCD, es posible mejorar, optimizar el proceso, y también diagnosticar los problemas y puntos débiles del proceso, como resultado, diseñar un proceso resistente a las influencias externas que produzca un producto adecuado34.

En esta investigación, por primera vez, se utilizó el software Design-Expert y el método de superficie de respuesta del modelo de diseño compuesto central (CCD) para sintetizar un recubrimiento superhidrofóbico en la superficie del vidrio para optimizar los parámetros del proceso Stöber. El ángulo de contacto de la gota de agua se utilizó como superficie de respuesta. Los parámetros seleccionados incluyen agua desionizada como agente de hidrólisis, etanol como solvente, amoníaco como catalizador y polidimetilsiloxano como agente de modificación de la superficie. En este método, el diseño experimental se realiza determinando los niveles reales y los niveles de codificación para cada parámetro (es decir, +1 para niveles altos, cero niveles centrales y -1 para niveles bajos).

Todos los materiales y compuestos químicos utilizados en este estudio, incluido el ortosilicato de tetraetilo (TEOS) (Si(OC2H5)4), poli(dimetilsiloxano) (PDMS) ((C2H6OSi)n), amoníaco (NH3OH), etanol (C2H5OH) y clorhídrico (HCl) se adquirieron de Merck. Todos los materiales químicos utilizados fueron altamente purificados y consumidos sin purificación.

El ángulo de contacto se midió con Jikan CAG-20. El patrón XRD (difracción de rayos X) fue estudiado por el dispositivo Philips-X PertPro utilizando radiación Cu Kα filtrada con Ni. El análisis FT-IR (infrarrojo por transformada de Fourier) se realizó con Magna-IR, espectrómetro 550 Nicolet con una resolución de 0,125 cm-1 en gránulos de KBr que oscilan entre 400 y 4000 cm-1. Se investigó la transmisión de luz (transparencia) por PHYSTEC—UVS 2500. El análisis EDS (espectroscopia de dispersión de energía) se realizó utilizando un dispositivo de microscopio Philips XL30. MIRA3 FEG-SEM se utilizó para registrar imágenes FESEM (microscopio electrónico de barrido de emisión de campo). Se realizaron imágenes de la topografía de la superficie por NT-MDT, SOLVER, Nova-Tech. Malvern Zs90 realizó la distribución del tamaño de partículas y las propiedades de dispersión del potencial zeta.

Las nanoestructuras de sílice se sintetizaron mediante dos métodos: sol-gel e hidrotermal. El sol de sílice se preparó mediante el método StÖber, que es un subconjunto del proceso sol-gel.

En este método, se utilizan cuatro ingredientes para preparar el sol de sílice. En primer lugar, se mezclaron 10 ml de agua destilada, que actúa como hidrolizador, con 8 ml de etanol (disolvente) durante 5 min. Luego, se agregaron 2 mL de TEOS a la solución y se agitó durante 5 min. Se añadieron gota a gota a la solución 9 ml de amoníaco (como catalizador base) hasta que el color de la solución cambió de transparente a blanco y luego se continuó agitando la solución durante 30 min (muestra 1). Todos los pasos se realizan a temperatura ambiente. Los valores y condiciones de otras muestras se enumeran en la Tabla 2.

Una vez realizado el sol, se transfirió a un autoclave y se colocó en una estufa a 70 °C durante 4 h para realizar el proceso de compactación a presión y temperatura constantes. Luego, se consideró el tiempo de envejecimiento de 7 días antes del recubrimiento.

Existen varios métodos para crear un revestimiento superrepelente al agua en la superficie del vidrio, como el revestimiento por inmersión, el revestimiento giratorio y la pulverización. El recubrimiento rotacional se eligió para crear un recubrimiento nanométrico uniforme con el portaobjetos de vidrio en el plato giratorio y una bomba de vacío utilizada para mantener el vidrio en su lugar en ese momento. Luego, utilizando una jeringa de 0,5 ml, se vertió gel de sílice en el costado del vaso. El plato giratorio giró durante 20 s a una velocidad de 2000 rpm. A continuación, el portaobjetos de vidrio se coloca en el horno a 100 °C durante 3 h.

Se eligió PDMS para la reducción de la energía superficial y la modificación de la superficie debido a su baja energía superficial. Se usó el método de revestimiento por rotación para modificar la superficie del revestimiento superhidrofóbico. Primero, se vertieron 40 \(\mathrm{\mu l}\) de PDMS en portaobjetos de vidrio y se giró el portaobjetos de vidrio durante 20 s a una velocidad de 1500 rpm (muestra 1) hasta que se formó un recubrimiento uniforme. Las condiciones de reacción para otras muestras se presentan en la Tabla 2. Después de corregir la superficie, el tiempo de envejecimiento se consideró de 7 días. El proceso de envejecimiento se debe a la creación de enlaces Si-O-Si. Luego, el vidrio se colocó en un horno a 400 °C durante 3 h. El proceso de síntesis del recubrimiento superhidrofóbico se presenta en la Fig. 1. Finalmente, se realizaron las pruebas necesarias para comprobar las propiedades.

Proceso de síntesis de recubrimientos superhidrofóbicos.

Hay dos factores para hacer un revestimiento superimpermeable: superficie rugosa y corrección de superficie rugosa. El método StÖber es uno de los métodos para sintetizar nanopartículas de sílice para hacer una superficie rugosa. El propósito de diseñar el experimento es optimizar los parámetros del método StÖber para crear una superficie rugosa adecuada y un agente modificador de superficie para el recubrimiento superhidrofóbico. Finalmente, se investigó TEOS como precursor fijo y el efecto del agua desionizada (A), etanol (B), amoníaco (C) y PDMS (D). Para el diseño se utilizó el método de diseño compuesto central (CCD).

En este método, el diseño experimental se realiza especificando los niveles reales y los niveles de codificación para cada parámetro (es decir, para niveles altos + 1, niveles centrales cero y niveles bajos − 1). Los niveles reales y codificados se muestran en la Tabla 1. La matriz de diseño experimental con los niveles codificados por el software se muestra en la Tabla 2. El ángulo de contacto obtenido se ingresó en el software como respuesta. Los niveles de rendimiento reales y codificados se utilizaron para realizar pruebas prácticas. La superficie (-1111) (experimento n.° 10) con un ángulo de contacto de 110,4° fue la más baja y la superficie (0000) (experimento n.° 6) con un ángulo de contacto de 166,5° fue la más alta.

De acuerdo con los datos estadísticos obtenidos y la tabla ANOVA, es un buen modelo que tiene las siguientes dos condiciones:

valor p < 0/05

En el modelo seleccionado, R2 debería estar más cerca de uno (Tabla 3).

R2 verifica la calidad de los datos experimentales con el modelo y el mejor valor es uno.

Adj- R2 es el valor modificado de R2, que también tiene en cuenta el grado de libertad (número de factores).

El R2 previsto de 0,9897 concuerda con el R2 ajustado de 0,9961; Es decir, la diferencia es inferior a 0,2.

Adeq Precision mide la relación señal/ruido. Es deseable una relación superior a 4. Su relación de 71.932 indica una señal adecuada. Este modelo se puede utilizar para navegar por el espacio de diseño.

Los datos estadísticos se analizaron utilizando el método del nivel de respuesta y la ecuación de regresión:

Ecuación de regresión en unidades cifradas:

El modelo de nivel de respuesta cuadrático se utiliza para evaluar la eficacia de los parámetros y la precisión del modelo.

El valor F del modelo de 528,44 indica que el modelo es aceptable. Solo hay una probabilidad del 0,01 % de que se produzca un valor F de esta magnitud debido a la perturbación.

Los valores de p inferiores a 0,0500 indican que los parámetros del modelo son significativos. En este caso, A, B, C, D, AB, AC, AD, BD, CD, A2, B2, C2 y D2 son parámetros aceptables. Los valores que tienen valores de p superiores a 0,0500, como el parámetro BC, indican que este parámetro no afecta las condiciones de prueba. Cambiar el modelo puede mejorar su modelo si muchos parámetros del modelo no se ven afectados.

El valor F de falta de ajuste de 3,16 indica que una falta de coincidencia con un error puro no es aceptable. Existe una probabilidad del 10,78 % de que se produzca una discrepancia del valor F de esta magnitud debido a una perturbación. La desproporción no significativa es buena porque queremos que el modelo se ajuste a la Tabla 4.

Para solucionar los problemas de los resultados obtenidos del software, se utilizan los cuatro gráficos de probabilidad normal, residuos frente a predichos, predichos frente a reales y diagramas de Box-Cox para transformadas de potencia. En la Fig. 2a, el diagrama de probabilidad normal muestra que los residuos siguen una distribución normal, por lo tanto, siguen una línea recta. Incluso con datos normales, espere algo de dispersión. La figura 2b (residuales frente a predichos) indica que los residuales son alcistas frente a los valores de respuesta previstos. Esta gráfica prueba la suposición de varianza constante. El gráfico debe tener una dispersión aleatoria y, según el gráfico, los datos siguen una dispersión aleatoria. La figura 2c muestra lo previsto frente a lo real. Un gráfico de los valores de respuesta pronosticados frente a los valores de respuesta reales. El propósito es detectar un valor, o grupo de valores, que el modelo no puede predecir fácilmente. El gráfico de Box-Cox se usa para determinar la fuerza del metamorfismo de acuerdo con los datos experimentales (Fig. 2d). La línea azul del diagrama muestra el cambio de modelo y la línea verde muestra el mejor valor lambda. La línea roja indica el intervalo de confianza del 95% asociado con la mejor cantidad de lambda. Se dice que un modelo está calificado para que la línea de conversión azul entre las líneas rojas y la línea verde en la curva de conversión formen una curva en blanco y negro. El gráfico muestra que la línea de transición azul entre la línea verde y la línea roja muestra que el modelo coincide con los resultados experimentales.

Diagramas de diagnóstico (a) probabilidad normal, (b) residuos vs. predicho, (c) predicho vs. real y (d) diagrama de Box-Cox para transformadas de potencia.

La Figura 3 muestra el efecto de los parámetros seleccionados sobre el ángulo de contacto. El gráfico sigue un cierto patrón para todos los parámetros. Al aumentar el volumen de agua de 8 a 10, el ángulo de contacto aumentó gradualmente de 152,34° a 165,83°. Posteriormente, con un aumento de 10 a 12, el ángulo de contacto disminuyó de 165,83° a 158,45°. Para los parámetros de etanol, hidróxido de amonio y PDMS, ocurrieron los mismos cambios, es decir, el ángulo de contacto aumentó de -1 a cero y disminuyó de cero a +1.

Influencia de variables individuales en el ángulo de contacto.

En la Fig. 4 se obtienen los diagramas de interacción y tridimensional del modelo para estimar la interacción entre las variables y el ángulo de contacto, mientras que las demás variables se mantienen en sus niveles cero y las demás cambian en el rango experimental. En la Fig. 4, como puede verse, la interacción de los parámetros binarios entre sí es como el efecto de los parámetros individualmente. La diferencia entre la interacción de los parámetros binarios entre sí está en el ángulo entre los dos diagramas. Cuanto mayor sea el ángulo de los dos gráficos, mayor será la interacción, y si son paralelos, tienen menos o ninguna interacción. De acuerdo con la tabla ANOVA, el parámetro BC es inaceptable y el ángulo entre el parámetro BC es muy pequeño y son casi paralelos.

El efecto de las variables binarias en el ángulo de contacto.

Uno de los propósitos del diseño de la prueba es optimizar los parámetros del proceso para obtener el ángulo de contacto más alto. Se determinó que el tamaño del ángulo de contacto era de 162°. De acuerdo con el diseño CCD, las condiciones óptimas para la preparación de sol de SiO2 se muestran en la Fig. 5. El tamaño del ángulo de contacto experimental para la muestra optimizada se compara con el ángulo de contacto predicho en la Fig. 5. Los resultados mostraron que el tamaño de el ángulo de contacto experimental se corresponde bien con el ángulo de contacto predicho y muestra que el método de superficie de respuesta de superficie CCD es un método eficaz para preparar recubrimientos ultraimpermeables con un ángulo de contacto superior a 160°.

Valores óptimos de los parámetros del proceso.

La muestra optimizada de acuerdo con el análisis de datos estadísticos, como se mencionó anteriormente, se preparó mediante el método de StÖber con TEOS como precursor, agua desionizada del agente hidrolizante, etanol solvente, catalizador de hidróxido de amonio y PDMS como agente hidrofóbico. Como resultado, se investigó el efecto de los parámetros experimentales en los recubrimientos superhidrofóbicos.

El ángulo de contacto es el ángulo entre la superficie sobre la que se encuentra el líquido o el punto de conexión del líquido sobre la superficie. Los ángulos de contacto estáticos y dinámicos son de este tipo. El método para medir el ángulo de contacto se denomina método de gota sin base. Puede ser usado. El ángulo de contacto (CA) del ángulo de deslizamiento (SA) obtenido para la muestra optimizada es de 162° y 5°, respectivamente (Fig. 6).

Ángulo de contacto entre la gota y la superficie del vidrio.

La Figura 7 muestra el patrón de difracción de rayos X de nanopartículas preparadas por el método StÖber. Como se muestra en la figura, no se observan picos de difracción excepto para banda ancha con centro de 24 grados (JCPDS No. 0085-29) que representa una estructura completamente amorfa. Pero usando el software Highscore plus, se demuestra que una pequeña parte de la muestra tiene una estructura cristalina. Los picos marcados están relacionados con estructuras cristalinas hexagonales (JCPDS número 2147-080-01) y cuadriláteras (JCPDS número 0430-079-01) y (JCPDS número 0513-082-01).

Patrón XRD de la muestra optimizada.

La espectroscopia infrarroja (FT-IR) se realizó a temperatura ambiente para investigar los enlaces químicos creados en la muestra optimizada. Como se muestra en la Fig. 8, los picos de 3440 cm−1 y 1624 cm−1 son vibración simétrica de tracción y vibración de flexión del enlace O–H, respectivamente, debido a la densidad incompleta del grupo silanol35,36. El rango de 400 a 1350 cm−1, conocido como el área de la huella dactilar, indica enlaces de silicio. El pico de 1095 cm−1 y 808 cm−1 representan las vibraciones de tracción simétricas y asimétricas del enlace Si–O–Si y el pico de 466 cm−1 representa las vibraciones de flexión del Si–O–Si37,38. El pico de 947 cm−1 se debe a las vibraciones de flexión del enlace Si-OH39. Como puede verse, el período de envejecimiento provoca la formación de un enlace de tracción y flexión Si-O-Si en la muestra. Esto crea una capa resistente en la superficie del vidrio.

Espectro FT-IR de la muestra optimizada.

Las imágenes de microscopio electrónico de barrido de la muestra optimizada a diferentes aumentos se muestran en la Fig. 9. Como se ve en la Fig. 9a, las nanoestructuras tienen una morfología esférica con un tamaño de aproximadamente 250 nm. La razón del crecimiento de las nanopartículas se debe al uso del método hidrotérmico para crear una superficie irregular adecuada en la superficie del vidrio. La forma y el tamaño de la nanoestructura tienen un efecto esencial en la creación de un recubrimiento súper hidrofóbico. Como puede verse, las nanoestructuras esféricas han formado una superficie rugosa sobre el vidrio. La Figura 9b, c muestra la imagen del microscopio electrónico de barrido de la superficie y la sección transversal. La rugosidad de la superficie del vidrio indica una superficie rugosa para el revestimiento superhidrofóbico. El proceso de crecimiento de este recubrimiento superhidrofóbico es una capa de isla, que es un estado entre el crecimiento capa por capa y el crecimiento de isla, se forman una o más monocapas y luego se completan las islas. Otro nombre para este proceso de crecimiento es Stransky-Kristanov. En este modo de crecimiento, se puede formar una red no coincidente entre la capa recubierta y el sustrato. El tamaño de grano de la capa delgada que se forma sobre el sustrato depende de la velocidad y la temperatura de la capa. Se informa que el grosor de este revestimiento superhidrofóbico es de 1,06 µm.

(a) imágenes SEM de la muestra optimizada, (b) imágenes SEM de la superficie del vidrio y (c) imágenes SEM transversales de vidrio recubierto de sílice.

La Figura 10a muestra el espectro de difracción de energía de rayos X para la muestra óptima. Como se muestra en la figura, la muestra optimizada puramente sintetizada está compuesta de elementos de silicio y oxígeno. La figura 10b muestra el espectro de difracción de rayos X de la superficie del vidrio. Debido al uso de PDMS como agente hidrofóbico en la superficie del vidrio, además de silicio y oxígeno, también se ve carbono. El pico dorado que se ve en la figura se debe a la conductividad de la superficie para el análisis SEM.

EDS para (a) muestra optimizada y (b) superficie de vidrio.

Las imágenes de microscopía de fuerza atómica de la rugosidad media de la raíz cuadrada para la muestra optimizada se estiman en la Fig. 11. Como se puede ver en la figura, la rugosidad de la superficie rugosa se crea en la superficie del vidrio para crear un recubrimiento superhidrofóbico. El máximo y mínimo de estas rugosidades superficiales se midieron a 2,6 y 1,2 μm, respectivamente. La rugosidad cuadrática media de la muestra optimizada por el software Gwyddion se calculó en 0,121 μm.

Imágenes AFM de la muestra optimizada.

Como se puede ver en las imágenes SEM, la muestra optimizada tiene la misma distribución de tamaño de partícula y se realizó un análisis DLS para determinar el rango de distribución de tamaño de partícula. El rango de tamaño de partícula está entre 255 y 396,1 nm y, como se muestra en la Fig. 12, el diagrama de distribución de tamaño de partícula es muy estrecho. El tamaño medio de partícula es de 291,456 nm. El espesor del recubrimiento y la rugosidad de la superficie dependen no solo del tamaño de las partículas sino también de la distribución del tamaño. Por lo tanto, en la medida en que el tamaño de partícula se distribuya adecuadamente, la rugosidad de la superficie aumenta y se vuelve uniforme.

Distribución del tamaño de la muestra optimizada.

La estabilidad del recubrimiento superhidrofóbico se investigó en tres medios: ácido, neutro y alcalino. Se prepararon soluciones de KOH 1 M y HCl 1 M para la resistencia del recubrimiento superhidrofóbico en ambientes alcalinos y ácidos, respectivamente. La figura 13 muestra el efecto de diferentes entornos en el ángulo de contacto. El recubrimiento superhidrofóbico se sumergió en 10 ml durante 24 h. Luego se secó a temperatura ambiente. Como se puede ver en la figura, el ambiente de juego (pH: 13.5) tiene un gran impacto en el recubrimiento por lo que el ángulo de contacto de la gota del rango superhidrofóbico alcanza el límite entre hidrofóbico e hidrofílico, en cuyo caso el resultado puede ser el entorno del juego provoca la corrosión del revestimiento y no se recomienda el uso de este revestimiento en entornos de juego. El ángulo de contacto obtenido del ambiente ácido (pH: 1) indica que el recubrimiento tiene buena resistencia y esta característica puede ser muy efectiva en el recubrimiento contra la lluvia ácida. El uso de agua desionizada se usa para evaluar con precisión la resistencia del recubrimiento cuando está en contacto con el agua. Por lo tanto, para evitar el efecto de la temperatura sobre el revestimiento, este ensayo se realizó a una temperatura de 25°. El ángulo de contacto resultante de la inmersión del recubrimiento en agua desionizada indica la muy buena resistencia del recubrimiento en este ambiente.

Efecto del pH sobre el ángulo de contacto de la muestra optimizada.

Se utilizó el software Design-Expert para proporcionar un recubrimiento superhidrofóbico para optimizar las condiciones de prueba para ahorrar tiempo y dinero y obtener la mejor respuesta para los parámetros de prueba. Se utilizó el método de diseño compuesto central para realizar todos los experimentos posibles para obtener el mejor resultado. Las nanoestructuras de sílice se sintetizaron mediante el método sol-gel-hidrotermal de acuerdo con el número de experimentos y los valores diseñados y se utilizó el recubrimiento rotacional para crear una capa delgada sobre el vidrio. El software examinó el ángulo de contacto de cada experimento como respuesta y los valores optimizados de los parámetros experimentales se usaron para sintetizar la muestra optimizada. La muestra optimizada fue identificada por los análisis pertinentes y se obtuvieron los siguientes resultados: Para probar el recubrimiento superhidrofóbico, se examinó el ángulo de contacto entre la gota y el agua y se obtuvo un ángulo de 162°. Se examinó el polvo obtenido del sol de sílice y según el análisis XRD, es una gran parte de la nanoestructura amorfa. Y de acuerdo con el espectro FT-IR, se detectó el enlace Si-O-Si. Las nanoestructuras de sílice tienen una morfología esférica uniforme con un tamaño de partícula entre 255 y 396 nm y el espesor de esta nanoestructura es de 1,06 μm. La rugosidad superficial en la superficie del vidrio indica un revestimiento superhidrofóbico. De acuerdo con las imágenes SEM y el análisis DLS, la muestra optimizada tiene una distribución de tamaño uniforme y, de acuerdo con la cantidad de potencial zeta obtenido, tiene una propiedad de dispersión deseable. Por resistencia química, el recubrimiento se colocó en tres ambientes ácido, neutro y alcalino durante 24 h, y de acuerdo al ángulo de contacto obtenido se puede concluir que el recubrimiento suministró superhidrofobia en ambientes neutros y ácidos más que en otros ambientes.

Los conjuntos de datos utilizados y analizados durante el estudio actual están disponibles del autor correspondiente a pedido razonable.

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Este trabajo fue apoyado por la Universidad de Semnan y el autor agradece esta ayuda.

Departamento de Nanotecnología, Facultad de Nuevas Ciencias y Tecnologías, Universidad de Semnan, Semnan, Irán

Mohammad Ghodrati, Mehdi Mousavi-Kamazani y Zohreh Bahrami

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MG: investigación, análisis formal, metodología, redacción—borrador original, software. MM-K.: investigación, redacción—revisión y edición, software, validación, recursos, curación de datos, ZB: investigación, redacción—revisión y edición, conceptualización.

Correspondencia a Mehdi Mousavi-Kamazani.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Reimpresiones y permisos

Ghodrati, M., Mousavi-Kamazani, M. & Bahrami, Z. Síntesis de recubrimientos superhidrofóbicos basados ​​en nanoestructura de sílice modificada con compuestos de organosilano por método sol-gel para superficies de vidrio. Informe científico 13, 548 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-27811-0

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Recibido: 25 noviembre 2022

Aceptado: 09 enero 2023

Publicado: 11 enero 2023

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

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