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形状记忆微结构超疏水表面及其在可擦写微液滴储存方面的应用
2016-11-28 10:04:49 作者:本网整理 来源:网络

  在过去几十年中,智能超疏水表面由于它广泛的应用前景使其成为研究的热点领域,比如在自清洁材料、可控油水分离材料、细胞捕获和释放材料以及抗污材料等领域均具有重要的应用价值。目前来讲,大部分的智能表面使用修饰响应性分子的方法赋予材料表面浸润性智能可控的特性,而通过对于表面微观结构对于表面浸润性调控的研究较少,而表面微观结构对于表面浸润性同样具有重要作用。


  形状记忆聚合物材料(SMP)是一类通过外界刺激可发生形状响应的聚合物材料,相比较人们熟知的形状记忆合金,其拥有更大的形变量,以及优异的形状回复率和低廉的成本等优点,目前逐渐成为智能材料领域研究的热点之一。对于SMP的研究,目前研究者们开始注意到其在微纳米尺度上的变形功能具有更大的研究价值和应用前景,利用SMP在微纳米尺度上的变形作用在力学、光学、生物学及电学性能调控方面已经有相关报道,然而在浸润性调控方面的报道还十分少见。


  近日,哈尔滨工业大学刘宇艳教授和成中军副研究员等人使用模板法制备出了微结构具有形状记忆性能的超疏水智能表面,利用环氧树脂基SMP材料优异的形状记忆性能,使其对于材料表面的微纳米阵列结构进行控制,从而达到对于表面浸润性的调控。通过对于环氧SMP表面微纳米结构的构筑,使表面具有了超疏水的特性,通过外力压缩变形后,表面的微观形貌发生改变,从而表面浸润性也随之变化,使表面失去了超疏水特性。通过加热引发SMP表面的形状记忆效应材料回复至原始形状,表面浸润性也随之恢复至超疏水状态。

 

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SEM images viewed at a tilt angle of about 40°: (a−c) The as-prepared surface, collapsed surface, and recovered surface, respectively. (d−f) The magnified images corresponding to (a), (b), and (c), respectively. Insets are the shapes of a water droplet on the surface at related states.

 

 

  利用这一性能,该课题组使用具有图案化的微模板在SMP表面进行图案化的压缩,利用不同浸润性的组合制备出具有超疏水高粘附的表面,可以用于微液滴定位储存的使用,同时利用材料的形状记忆性能,使其回复至原始状态可以重新压缩“写入”新的图案,实现了“可擦写”微液滴储存芯片的应用。这种“可擦写”微液滴存储芯片解决了传统存储芯片图案定位只能“写入”一次的缺点,利用形状记忆性能使图案可以多次写入,达到材料表面的循环使用目的。同时该芯片技术还可以扩展至微流体运输、微流体反应器和液体收集等应用领域。

 

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Application of the as-prepared surface as rewritable platform for droplet storage chip. (a) SEM image of the surface with micropit pattern viewed at a tilt angle of about 40°.(b) A water droplet can still be adhered on the pit position when the surface is turned face down, demonstrating high adhesive superhydrophobicity of the patterned surface. Because of the special memory ability in the hierarchical structures, different droplet storage programs can be obtained by designing different patterns through pressing/heating process.(c−h) Photos of droplets pinned on a vertical surface with patterns like letters "H", "I", "T", "A", "C", and "S", respectively, indicating that our surface can be used as the rewritable platform for designing structure-dependent patterned functional chips.

 

    该研究成果发表在ACS Nano上,第一作者是博士生吕通。通讯作者为哈尔滨工业大学刘宇艳教授和成中军副研究员。该工作得到国家自然科学基金的支持。

 

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