研究員開發出用於油/水分離的3D列印仿生超疏水結構

幾乎沒有什麼比石油泄漏更具環境破壞性的污染，並且後果在最初的災難之後將持續數年。儘管人類做出了最大的努力，但泄露的石油都不容易清理，但大自然可能有一個解決方案，就像它為許多事情做的那樣。南加州大學的研究人員正在研究一種特定的葉片結構，以製造一種大量製造的材料，比現在使用的材料更容易去除油分。

Salvinia molesta是一種原產於南美洲的浮蕨。它的葉子非常疏水，並且淹沒在水中時保留了一個空氣袋，這要歸功於細小的防水毛髮。

「我認為植物表面超疏水的原因是因為它生活在水面上，需要空氣生存，」博士後研究人員Yang Yang說。「如果不是這種植物的長期進化，植物可能會被淹沒在水中並會死亡。」

在微觀層面上，葉子毛髮的排列方式類似於打蛋器或拂子。研究人員利用沉浸式表面積聚3D列印（ISA 3D列印）的方法，使用塑料和碳納米管重新打造了這種打蛋器微觀結構，稱為Salvinia效應。其結果是一種高度疏水和親油或吸油的材料。這種組合可以使油和水有效分離。

副教授Yong Chen說：」我們試圖創造出一種能夠將油與水分離的功能性表面紋理。基於此，我們通過使用3D列印方法修改了材料表面，幫助我們獲得了一些有趣的表面特性。」

研究團隊希望，最終他們以3D列印為原型，可以在足夠大的規模上製造出來，用於分離海洋中的油和水。目前，該方法需要大量的電場或機械施加壓力的能量。

Salvinia效應也可用於其他應用，包括醫療應用。它可以用於微滴操作，其中液體與機器人手臂的粘附力可以相應地調整並導致微量液體的不丟失轉移。該技術可用於多種不同的應用，包括基於微滴的微反應器、納米顆粒合成、組織工程、藥物發現和藥物輸送監測。

高性能微滴操縱的一種可能應用是可以對患者進行更有效的血液分析。機器人手爪可以移動到不同的站點並分配血液微滴，然後將其與不同的化學品均勻混合以進行測試。這些測試也可以設計用來控制化學品與液滴的比例，並可以保存原料和化學試劑。

「你可以用一個機器人手臂來模仿『Salvinia效應"，」博士生Xiangjia Li說。「無論你用哪種方式移動手臂，抓握力都非常大，以至於液滴會保持附著狀態。」

據悉，該研究已發表在題為「用於微滴操作和油/水分離的3D列印仿生超疏水結構」的論文中，作者包括Yang Yang、Xiangjia Li、Xuan Zheng、Zeyu Chen、Qifa Zhu和Yong Chen。感興趣的用戶可以點擊這裡閱讀論文。

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