企业商机
接触角基本参数
  • 品牌
  • POWEREACH,中晨
  • 型号
  • JC2000D1、JC2000C1
  • 加工定制
  • 产地
  • 上海
  • 厂家
  • 上海中晨
接触角企业商机

对于高温样品(如金属熔体、陶瓷烧结体),需配备耐高温样品台(最高温度可达1000℃以上)与冷却系统,防止仪器部件过热,并采用耐高温光学窗口(如石英玻璃)捕捉液滴轮廓;对于高压样品(如油气田岩心),需使用高压密闭样品舱(压力可达10MPa以上),模拟井下环境,测量液体在岩心表面的接触角,评估油气开采效率。对于透明样品(如玻璃、塑料薄膜),由于光线折射会导致液滴轮廓变形,需采用双光路光学系统(正面与侧面同时成像),通过三维重建修正折射误差;对于多孔样品(如海绵、滤纸),需控制测量时间,避免液体过快渗透,或采用压片法将样品制成致密薄片后再进行测量。样品台尺寸 70mm×100mm,样品尺寸(长×宽×高)≤100mm×∞×25mm。北京便携式接触角测量仪

接触角

12. 接触角测量在建筑涂料性能评估中的作用建筑涂料的耐污、防水性能与表面润湿性密切相关。接触角测量仪通过测试水滴、油污在涂层表面的接触角,量化涂料的疏水疏油能力。例如,超疏水外墙涂料的接触角需达到 130° 以上,才能有效防止灰尘、雨水污渍附着;而防涂鸦涂料的接触角需兼顾疏水性与低粘附性,确保油漆等污染物易于清理。动态接触角测试还可模拟酸雨、冻融循环等环境条件,评估涂层的耐久性。某涂料企业通过调整纳米二氧化钛与硅烷偶联剂的配比,将涂层接触角从 110° 提升至 155°,使产品的自清洁性能达到国际先进水平。安徽光学接触角接触角测量仪通过光学成像捕捉液滴在固体表面的形态,准确计算液固界面的接触角度。

北京便携式接触角测量仪,接触角

与表面自由能计算的关联接触角测量仪不仅能直接测量接触角,还可结合特定模型计算固体表面自由能,为材料表面性能分析提供更的数据。表面自由能是表征材料表面吸附、粘附能力的关键参数,其计算需基于至少两种不同表面张力的液体(如蒸馏水、二碘甲烷)在同一固体表面的接触角数据。常用计算模型包括Owens-Wendt模型(适用于低能表面)、vanOss-Chaudhury-Good模型(考虑酸碱相互作用)等。例如,通过测量水(极性液体)与二碘甲烷(非极性液体)在聚合物表面的接触角,可利用Owens-Wendt模型分解表面自由能为色散分量与极性分量,进而评估聚合物与其他材料的相容性。

这一功能使接触角测量仪在复合材料研发、粘合剂配方优化等领域发挥重要作用。在新能源材料研发中的作用新能源行业的快速发展推动了接触角测量仪的技术应用拓展,尤其在锂电池、太阳能电池等领域。在锂电池正极材料研发中,通过测量电解液与正极颗粒表面的接触角,可优化正极材料的表面改性工艺,提升电解液浸润性与离子传导效率;在隔膜生产中,仪器可检测隔膜表面的亲液性,避免因润湿性不足导致的电池容量衰减或热失控风险。在太阳能电池领域,光伏玻璃表面的抗反射涂层需具备特定润湿性,通过接触角测量可控制涂层表面微观结构,减少灰尘吸附与雨水残留,提升光电转换效率。表面自由能:ziman一液法、EOS平衡法、owens二液法、Wu氏二液法、louis酸碱三液法等多种方法可供选择

北京便携式接触角测量仪,接触角

接触角仪器硬件组成解析,标准水滴角测试仪包含三大模块:光学系统:500万像素以上CCD相机搭配长焦镜头,帧率60fps以上,确保动态过程捕捉;LED冷光源避免液滴蒸发干扰。样品台:三维精密移动平台(精度±1μm),集成温控单元(-20°C~150°C)。进样系统:微量注射泵(精度0.01μL),支持自动滴定。以KrüssDSA100为例,其配备自动倾斜台,可测量滚动角。硬件协同实现从静态到动态的全维度分析,适用于纳米涂层、生物芯片等微观表面。测量方式:半角量角法、半角量高法、自动测量法。安徽光学接触角

悬滴法接触角测量仪适用于高温环境,通过液滴形态反推界面张力参数。北京便携式接触角测量仪

便携式与台式仪器的性能对比接触角测量仪按结构可分为便携式与台式两类,二者在性能与适用场景上各有优势。便携式仪器体积小(通常重量小于5kg)、便于携带,采用小型化光学系统与电池供电,适用于现场检测,如建筑外墙涂层的抗水性评估、文物表面保护材料的性能检测等。但其测量精度相对较低(通常±1°),支持静态测量,且样品尺寸受限。台式仪器则具备高精度光学系统、多测量模式(静态、动态、滚动角等)与完善的数据分析功能,测量精度可达±0.1°,适用于实验室高精度检测,如材料研发、质量控制等。部分台式仪器还可配备环境控制模块(如温度、湿度、气体氛围),满足特殊样品的测量需求。北京便携式接触角测量仪

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辽宁光学接触角测量仪 2026-01-01

接触角测量与人工智能算法的深度结合人工智能(AI)技术正重塑接触角测量的分析模式。传统图像处理依赖固定阈值分割液滴轮廓,在复杂背景或弱对比度图像中易产生误差;而深度学习算法可自动识别三相接触线,即使面对表面粗糙度高、颜色不均的样品,仍能实现亚像素级精度。例如,卷积神经网络(CNN)模型通过训练大量接触角图像,将测量误差从 ±2° 降至 ±0.3°。AI 还可预测新材料的接触角范围:输入材料成分、制备工艺等参数,生成模型输出理论接触角值,辅助研发人员快速筛选配方。这种智能化升级使接触角测量从 “数据采集” 迈向 “预测性分析” 阶段。金属腐蚀防护涂层的接触角测量数据,可预测其在潮湿环境中的防腐蚀...

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