中文   |   English   |   Email Alert
图表检索
高级检索
image

仿生定向液体输送的功能材料表面设计与应用

彭帅伟 ,  汤卓夫 ,  雷冰 ,  冯志远 ,  郭宏磊 ,  孟国哲

化学进展 ›› 2022, Vol. 34 ›› Issue (6) :1321-1336

PDF (31831KB)
化学进展 ›› 2022, Vol. 34 ›› Issue (6) :1321-1336 DOI: 10.7536/PC210724
综述与评论
扫码查看或转发全文

仿生定向液体输送的功能材料表面设计与应用

作者信息 +

Design and Application of Bionic Surface for Directional Liquid Transportation

Author information +
文章历史 +

摘要

无外界能量输入及设备辅助的情况下,在基底表面上控制液体自发输送在微流控和流体低能耗运输中具有重要意义。然而,液体的自发输送会被接触角滞后效应及摩擦阻力所阻碍。自然界中的生物(如蝴蝶翅膀、仙人掌、猪笼草、蜘蛛丝和沙漠甲虫)特殊的表面形貌结构能够将收集到的水分自发输送。受此启发,通过表面调控等方法人工合成材料的仿生表界面也可以自发运输液体。近十余年,仿生表面的液体定向输送得到了广泛关注和深入研究,预期在定向集水、宏观液体输送、油水分离、微流控系统等领域具有广泛的应用前景。本综述系统地介绍了定向运输液体功能材料的原理、合成方法及其应用,深入解析了制约其应用的主要因素,并总结和展望了定向运输液体的功能材料在未来发展中所面对的机遇与挑战。

Abstract

The biological surfaces in nature can transport liquids in a given direction without any external energy or additional setup. Inspired by the natural surface, the liquid can be successfully transported by artificial surfaces. In recent years, liquid directional transportation has received extensive attention and in-depth research, and it is expected to have prospects in the fields of directional water collection, macroscopic liquid transportation, oil-water separation, microfluidic systems, etc. This review systematically introduces the principle of liquid transport, processing methods and potential application of biomimetic surfaces. Additionally, the limitations, challenges and future opportunities of liquid transportation are also scoped in this review.

Contents

1 Introduction

2 The principles of directional liquid transport

2.1 Theory of roughness gradient surface

2.2 Theory of chemical gradient surface

2.3 Theory of hierarchical structure

3 Biological surface for directional transport of liquids

3.1 Cactus

3.2 Spider silk

3.3 Namib Desert beetle

3.4 Nepenthes

4 Types of biomimetic surfaces

4.1 Surfaces of chemical gradient

4.2 Surfaces of roughness gradient

4.3 Surfaces of hierarchical structure

5 Application of biomimetic surfaces

5.1 Collection of water

5.2 Transportation of liquid

5.3 Microfluidics

5.4 Oil-water separation

6 Conclusion and prospect

Graphical abstract

关键词

液体定向运输 / 仿生材料 / 仙人掌 / 蜘蛛丝 / 沙漠甲虫 / 猪笼草 / 液体输送应用

Key words

directional transportation of liquids / bionic surfaces / cactus / spider silk / desert beetles / pitcher plants / applications of liquids transportation

引用本文

引用格式 ▾
彭帅伟, 汤卓夫, 雷冰, 冯志远, 郭宏磊, 孟国哲. 仿生定向液体输送的功能材料表面设计与应用[J]. 化学进展, 2022, 34(6): 1321-1336 DOI:10.7536/PC210724
Shuaiwei Peng, Zhuofu Tang, Bing Lei, Zhiyuan Feng, Honglei Guo, Guozhe Meng. Design and Application of Bionic Surface for Directional Liquid Transportation[J]. Progress in Chemistry, 2022, 34(6): 1321-1336 DOI:10.7536/PC210724

登录浏览全文

4963

注册一个新账户 忘记密码

1 引言

从生命出现在地球上以来,生物至少经历了35亿年的演变。在自然选择作用下,生物演化出了不依赖额外能量就能够实现从湿空气集水、克服重力运输水以及收集微液滴等功能的高性能集水表面[1⇓⇓⇓~5]。如猪笼草“口缘”表面能够驱动液滴发生“水往高处流”的现象,德州角蜥的皮肤可以从潮湿沙子和露水中吸收水分,这些水滴定向输运的现象主要源自于生物表面独特的微纳米结构和润湿性梯度。基于对自然动植物表面的研究,研究者们发现自然界中能够定向传输水的表面通常具有物理粗糙度梯度、化学粗糙度梯度、微米级/纳米级的微尺度结构,这些结构导致自然生物的表面能梯度和液滴上的拉普拉斯压力差的形成,并且共同作用使液滴的受力不平衡和驱动液体发生定向运输现象。

受高性能定向集水的生物表面启发,研究者们通过气相扩散[6,7]、液相扩散[8,9,10]、表面图案化[11]、激光烧蚀[12]、等离子体处理[13]、机械拉伸[14]等传统技术合成了具有物理粗糙度梯度、化学粗糙度梯度结构的仿生功能材料表面。仿生功能材料表面具有精确、快速、绿色、环保、无需输入能量和外置设备[11]的优点,因此能够定向运输液体的仿生功能材料在工业、医疗和农业中有着广阔应用前景。近些年来,光刻技术、3D打印[15]的商业化在很大程度上推动了微米级/纳米级微尺度结构的仿生模拟。基于此,本文主要针对近年仿生功能材料表面进行了总结,系统探讨了其在管道液体输送[16]、平面定向集水[17]、油水分离[18,19]、微流控系统[20]等领域中的应用前景。

2 液体定向运输原理

在无外加能量的情况下,液滴定向运动的难度很大,这是因为在液滴与材料表面接触时接触角滞后效应[21,22]与静摩擦力将会成为阻碍液滴运动的能垒。然而自然界中的蜘蛛丝、仙人掌、猪笼草和沙漠甲虫等生物可以通过其表面上的物理粗糙/化学成分梯度或微米级/纳米级的微尺度结构实现水滴的定向收集,为解决该问题提供了新的角度。

液滴在生物表面上定向运动的主要原因是生物的表面上存在着物理粗糙/化学成分梯度或微米级/纳米级的微尺度结构,使得液滴两侧的表面张力不平衡,当不平衡的表面张力大于液滴运动的阻力时,液滴将会发生定向运动现象[23,24,25]。众所周知,光滑且化学均质的固体表面上液滴的表面张力和接触角(图1, c1)可以用杨氏方程(Young’s equation)描述[26]:

σ L O c o s θ = σ S O - σ S L

其中,σLO、σSO和σSL分别是液-气、固-气和液-固界面的表面张力,θ为液滴与表面的接触角。

当液滴被放置在表面时,由于液滴两侧表面能量的差异,该液滴会将表面能转化为动能,从而实现液滴在没有额外能量的情况下自发地沿着指定的路径移动[27]。为了理解液滴运动的机制,可以将此运动中的能量转化过程表示为:

Δ E - W = E k

其中, E k表示液滴的动能, W表示阻止液滴运动所做的功,如摩擦损失功、重力损失功, Δ E表示液滴始状态与终状态的表面能差。

可见,液滴在表面能够定向运输需要增加定向运动的能量,即增大 E k,有两个办法可以实现:一是增大表面能梯度( Δ E),从增加化学成分梯度/物理粗糙梯度的角度出发,构建一个具有较大表面能梯度的表面,液滴会从低表面能位置被驱动至高表面能位置;二是降低特定方向的阻力能( W S),提高其他方向的阻力能( W O),据此构筑出具有不对称拓扑微观结构的表面。在这种特殊的表面上,液滴沿特定方向流动的能垒比较低,沿其他方向流动的能垒比较高,因此液滴将沿着特定方向进行流动。

2.1 物理粗糙梯度表面的润湿理论

Wenzel在1936年解析了物理粗糙度对润湿性的影响[28],增加物质表面粗糙度会放大固体的润湿性。当光滑的表面为亲水性时,粗糙化后固体的表面会更亲水;当光滑的表面为疏水性时,粗糙化后固体的表面会更疏水。这个现象可以用以下公式表示:

c o s θ w = ϕ c o s θ y

其中,θw为表观接触角,即实际测量中液滴在粗糙表面上的接触角,θy为本征接触角,即液滴在绝对光滑表面上的接触角。ϕ是粗糙度因子,定义为实际表面积与几何投影面积之比。当ϕ=1,基底为光滑平面;当ϕ>1,基底处于Wenzel状态。而在Wenzel状态中,θy>90°时,能得到θw>θy,同样θy<90°时,θw<θy在上述公式中成立,因此粗糙度能够放大材料亲水性和疏水性[29,30]。

而物理粗糙度梯度会产生表面自由能梯度,如图所示(图1,a),假设基底为亲水性的物质,粗糙度大的区域更亲水,水滴有自发向亲水端移动的趋势,基底表面的粗糙度不同会导致液滴两侧接触角不同,表面能差 ( Δ E)可以表示为[31]:

Δ E = ∫ x S m o o t h x C o a r s e σ ( c o s α A - c o s α B ) d x

其中σ为水的表面张力,αA和αB分别为液滴在物理粗糙梯度基底上的前进角和后退角, d x是沿着物理粗糙梯度方向的积分变量。

在具有粗糙梯度的亲水表面上,粗糙度会增大表面的亲水性,水滴有着自发向粗糙度大的一端移动的趋势;在具有粗糙梯度的疏水表面上,粗糙度则会增大表面的疏水性,那么水滴有自发向粗糙度小的一端移动的趋势。

2.2 化学成分梯度表面的润湿理论

Cassie-Baxter模型在1944年被提出[32],将杨氏方程(Young’s equation)扩展到了光滑且化学成分异质的表面上。假定表面由两种物质组成(图1,b),这两种物质有着自己的接触角θ1和θ2,假定一个比水滴面积小很多的区域,将每种物质在区域上的面积比例用f1、f2表示(f1+f2=1)。那么在这块区域中,液滴在材料表面的接触角与这两种物质的面积比例和本征接触角有关,可定义为:

c o s θ = f 1 c o s θ 1 + f 2 c o s θ 2

式中,θ为表观接触角,θ1、θ2分别为物质1和物质2的本征接触角,表观接触角余弦值可由每种成分的特征角度的余弦平均值算得。

当材料表面存在化学成分梯度时,液滴在材料表面的接触角会随着表面的化学成分变化而改变,这主要体现在表面能的变化 d E。例如当液滴从平面上亲水区域A点移动到更亲水区域B点时移动的距离为 d x,表面能的变量 d E可以表示为[22]:

d E = [ ( σ S L - σ S O ) A - ( σ S L - σ S O ) B ] d x = σ ( c o s β A - c o s β B ) d x

上式中σSO和σSL分别为固-气和液-固界面的表面张力,σ为水的表面张力,βA和βB分别是水的在化学成分梯度基底上的前进角和后退角, d x是沿着化学成分梯度方向的积分变量。 d E越大则说明表面能梯度越大,液滴向亲水端运动的趋势也就越大。

在具有化学成分梯度的表面上,液滴在亲水性表面比例大的区域亲水性会更强,而在疏水性表面比例大的区域亲水性会更弱,因此水滴有着自发向亲水性表面区域大的方向移动的趋势。

2.3 微尺度结构表面的润湿现象

近年来,研究者们发现具有微尺度结构的表面在没有表面能梯度的情况下也可以进行小规模的液体精确运输,这种液体运输的原理是基于破坏表面的对称润湿性[33⇓⇓⇓~37]。基底不对称的表面形貌(图1, c1)使得表面上的液体沿着特定方向流动的阻力较小、其他方向流动阻力大,同时基底表面的三维形貌(图1,c2)对滴液产生拉普拉斯压力并驱动液滴流动[38,39]。例如,仙人掌的锥形毛刺及其表面纹路会使得水滴沿毛刺尖端向根部运动;蜘蛛会利用其纤维丝产生的拉普拉斯压力推动液滴定向运动。Zheng等[31]率先揭示了拉普拉斯压力对蜘蛛丝上的液滴的牵引现象,并给出了拉普拉斯压差的形成原因——蜘蛛丝的周期性锥形结构。

另一种方法是引入微米/纳米级锋锐边缘(Edge)构筑能量障壁,表面微尺度结构处的锋锐边缘会将水-固-空气的三相接触线钉扎(pinning),即导致锋锐边缘处的液滴表观接触角远大于本征接触角[15],形成阻止液滴向锋锐边缘方向流动的能量壁垒。如果将对液体产生单向拉普拉斯压力和能量障壁的三维结构相结合,就可以构造出具有定向运输液体功能的表面,实现水滴定向运动行为的调控。

总而言之,具有连续液体传输功能的化学/物理梯度表面早在几十年前就受到许多研究者们的关注,然而液滴在具有化学梯度/物理梯度的表面上的自驱动现象主要是由表面能梯度所引起的。若想液体在梯度表面能够发生自驱动,材料的表面必须要满足三个条件:

(1)液滴具有低黏度阻力;

(2)液滴具有低接触角滞后;

(3)基底的表面能梯度较大。

只有满足以上条件,才能将梯度材料的表面能转化为机械能。若液滴具有高黏度阻力、高接触角滞后,则驱动所需的能垒( W)过大,液滴很难被表面能梯度驱动;若基底的表面能梯度 ( Δ E)过小,那么形成的驱动力就不足以驱动液滴,即液滴被表面驱动发生定向运输现象需满足 Δ E - W ≥ 0。与此同时,此类表面还面临着驱动距离有限和驱动速度慢等缺点。

相较于传统的梯度表面,具有微尺度结构的仿生表面具有更快的持续传输液体能力、多个方向上的能量障壁和微尺度结构上的不对称性等优点,液滴与仿生材料表面作用产生的拉普拉斯压力能够控制液体流动的方向、传输速率等,这些优点使得微尺度结构的仿生表面有着广阔的应用前景和良好的发展空间。

3 定向运输液体的生物表面

自然界中许多动植物在自然选择中形成了各自独特又实用的集水和定向运输技能,适应各种苛刻的生存环境。例如仙人掌圆锥形尖刺上的微米级凹槽[40]、蜘蛛丝的周期性结构特征[31]、沙漠甲虫背部凹凸不平的蜡涂层[41]、猪笼草“口缘”表面微尺度纹理[42]等能够诱导水定向、连续运输。类似地生活在干旱地区的德州角蜥[43],其特殊的皮肤微尺度纹理构成了“液体二极管”,这使它们能够在不需要外部能量输送的情况下从潮湿的沙子和露水中定向收集和输送水。这些经过自然进化后的动植物在集水和水的定向输运方面仍然是仿生材料科学家不断借鉴和探索的宝库。

3.1 仙人掌(Cactus)

仙人掌可以生活在极度干旱的沙漠环境中,尤其是在强日照、低湿度、少降水和强蒸发的环境下生存,具有极强的耐旱能力。仙人掌生存的关键在于其针状毛刺上有着极其高效的水雾收集表面[44]。

仙人掌的针状毛刺具有锥状的多级结构(图2, a~c)。扫描电子显微镜(SEM)观察显示,每根针状毛刺由三个部分组成(图2, d,e):尖端为定向的倒钩、中间包含渐变梯度凹槽以及底部为带状毛刺。这种圆锥形针状毛刺能够在无外界能量输入的情况下将液滴从毛刺尖端定向移至底部[45⇓~47]。液滴定向运输主要发生在渐变梯度凹槽的中间部位。液滴定向运动过程中,拉普拉斯压力差( Δ p )和表面能梯度 ( Δ E )共同决定了液滴在仙人掌毛刺上的定向运动[48]。水滴表面的拉普拉斯压力差( Δ p)是液滴运动的定向驱动力,驱动力越大,水滴从尖端移至根部的速度越快。Ju等[40]分析了仙人掌收集水雾的行为,并指出仙人掌针状毛刺半径差产生拉普拉斯压力差( Δ p):

Δ p = - ∫ R 1 R 2 2 σ ( R + R 0 ) 2 s i n α d x

其中 R是针状毛刺的局部半径, R 1和 R 2是在水滴两侧的针状毛刺半径,σ是水的表面张力, R 0是水滴的半径,α是针状毛刺的半顶角,而dx是针状毛刺半径的积分变量。液滴左右两侧的针状毛刺半径差(R2-R1)将诱导出定向驱动液滴的拉普拉斯压差(图2, j)。

仙人掌针状毛刺上的表面能梯度 ( Δ E )是否存在还处于争议阶段,Ju[40]认为仙人掌针状毛刺上存在表面能梯度:仙人掌针状毛刺的表面覆有植物蜡(疏水物质)[49],粗糙度增强导致其表面疏水性的增强,凹槽密集的针状毛刺尖端(粗糙区域)为疏水端,液滴将自发流至凹槽稀疏的针状毛刺底部(光滑区域)的亲水端,而尖端和底部之间具有的表面能差 ( Δ E )使得水滴自发运动:

Δ E = ∫ x t i p x b a s e σ ( c o s θ 2 - c o s θ 1 ) d x

式中,θ2和θ1分别是水滴在针状毛刺上的前进和后退接触角,σ是水的表面张力,而dx是沿着针状毛刺的(从尖端区域到底部区域)的长度积分变量。

与上述推论有所差异的是,通过对仙人掌针状毛刺从顶端到根部的水分运输过程进行观察[50],水滴的前进接触角小于90°,因此仙人掌的针状毛刺表面应该是亲水的。Luo[51]认为仙人掌针状毛刺上的液滴主要由圆锥形结构诱导液滴的拉普拉斯压力差 ( Δ p )驱动(图2, i),针状毛刺尖端角度(α)的大小与拉普拉斯压力差 ( Δ p)呈负相关[52],粗糙度因子ϕ与拉普拉斯压力差 ( Δ p)呈正相关:

Δ p = ϕ σ α c o s θ 1 l p - c o s θ 2 l p + l 1

其中,ϕ是粗糙度因子,其定义为实际表面积与几何投影面积之比,σ是水的表面张力,θ2和θ1是水滴在针状毛刺处于静止状态时水滴两侧的表观接触角。 l p代表o与a点之间距离, l 1代表a与b点之间距离。

3.2 蜘蛛丝(Spider silk)

蜘蛛丝是由湿度敏感型的亲水鞭毛状蛋白所组成的生物纤维[53],研究者们观察到蜘蛛丝纤维表面为有序排列的纳米级微观形貌[54,55]。当干蜘蛛丝处于水雾中时,其形貌会发生很大变化[56⇓~58],蜘蛛丝会吸收水分“湿重建”内收缩形成周期性的纺锤形生物纤维(图3,a),纺锤结(Spindle-knot)和接头(Joint)在蜘蛛丝上呈周期性交替排布。通过扫描电子显微镜(SEM)观察,在周期性纺锤形的结构中,纺锤结上的纳米纤维随机相互交织在一起(图3,c,d),因此纺锤结的表面呈粗糙状,而接头由平行于蜘蛛丝的规整纳米纤维组成呈光滑状(图3, e,f)。

Zheng等[31]将蜘蛛丝能定向运输液体归结于两个原因——表面能梯度 ( Δ E )和拉普拉斯压力差 ( Δ p )。在湿重建后(图3, g),蜘蛛丝的接头到纺锤结的半径逐渐变大[59,60],所以接头与纺锤结之间可以看成一个不完整的圆锥体。圆锥体的曲率梯度将会引起其表面上的水滴形成拉普拉斯压力差 Δ p并驱动液滴移动至纺锤结(半径较大)处的趋势[51]。蜘蛛丝上水滴的拉普拉斯压力差 ( Δ p )可以由下式表示:

Δ p = - ∫ r 1 r 2 2 σ ( R + R 0 ) 2 s i n β d z

其中 R是蜘蛛丝的局部半径, r 1是水滴边界的蜘蛛丝的接头侧半径, r 2是水滴边界的蜘蛛丝的纺锤结侧半径, σ是水的表面张力, R 0是水滴的半径,β是蜘蛛丝纺锤结处的半顶角,而 d z是蜘蛛丝半径的积分变量。

同时,蜘蛛丝由鞭毛蛋白(亲水物质)组成,纺锤结表面比接头更为粗糙,这些结构导致纺锤结与接头之间的表面能梯度 ( Δ E )的形成。纺锤结上的高粗糙度导致其表面亲水性的增强,相对而言,粗糙度较低的接头区域为疏水端,液滴被表面张力差驱动至亲水的纺锤结(粗糙区域)处。由蜘蛛丝上表面物理粗糙度差异产生的表面能差( Δ E )可以表示为[31]:

Δ E = ∫ x j o i n t x s p i n d l e - k n o t σ ( c o s θ A - c o s θ R ) d x

式中,θA和θR分别是水滴在蜘蛛丝上的前进和后退接触角,σ是水的表面张力,而dx是沿着蜘蛛丝主轴方向上的长度积分变量。

3.3 沙漠甲虫(Namib Desert beetle)

纳米比亚甲虫能够用背部从潮湿的风中收集水分。Parker等[41]开创性地认为纳米比亚甲虫具有凹凸不平的背表面,该表面由交替的蜡涂层区域(疏水物质)和无蜡区域(亲水物质)共同组成,这两种区域的重复交替分布形成了纳米比亚沙漠甲虫背的凹凸不平表面形貌(图4, a),同时诱导了液滴向亲水区域的汇聚现象。甲虫背上的蜡涂层不均分布诱导表面张力差 ( δ F )的形成,可用下式表示:

δ F = σ ( c o s θ 4 - c o s θ 3 )

其中,σ是水的表面张力,θ4和θ3分别是蜡涂层区域和无蜡区域上水的接触角。

然而Dacke等进一步研究发现[61],纳米比亚甲虫的鞘翅、前胸或头部上并没有亲水性区域。他们使用苏丹Ⅲ对甲虫背部染色(图4, b),这种方法可以令蜡区域(疏水物质)变得有光泽,实验显示甲虫背部全部具有光泽的疏水蜡涂层,这说明甲虫背部具有均匀的疏水性。因此,化学图案可能不是影响纳米比亚甲虫收集雾水的主要因素。

另一种可能的解释为纳米比亚甲虫背部的高红外发射率将基底的热量以辐射形式高效辐射出去从而降低了基底温度,纳米比亚甲虫的低温表面保证了液滴的持续冷凝[62]。在没有局部化学图案和局部化学梯度的情况下,仅依靠甲虫背部凸起的毫米级特定几何形状的表面结构就可以增加水滴在凸起处的蒸气扩散通量。Park等[1]使用COMSOL软件对甲虫背部凸起周围的蒸气扩散通量的强度分布进行数值模拟,模拟结果发现纳米比亚甲虫背部凸起的毫米级的几何形状可以增加凸起周围的蒸气扩散通量(图4, c,d),高蒸气扩散通量促进水滴在甲虫背部凸起处快速成核和生长。

3.4 猪笼草(Nepenthes)

猪笼草表面可以被水完全润湿,光滑的水膜将导致昆虫滑入猪笼草的笼口内部,进而将昆虫“捕获”分解[63]。通过对水膜形成的机理进行分析,猪笼草表面的水可以克服自身重力向上运输[64]。在这个过程中,由周期性拱形微腔构成的微通道能够对水进行传输(图5, b,c),微腔结构定向强化了传输方向上的毛细上升现象,并通过钉扎(pinning)液体来防止绕流,在不存在任何表面能梯度的情况下,使得液体在其表面上发生高速单向流动现象。

Chen等[65]率先发现猪笼草“口缘”处的表面(图5, a)具有对水定向传输功能,在无化学成分梯度/物理粗糙梯度的情况下,“口缘”表面处的微米级/纳米级的多层结构能够形成“液体二极管”对向内方向的流体具有阻碍作用,对向外方向的流体无阻碍作用。Zhang等[66]从液滴的向内和向外两个方向上运动的差异性提出了可能的解释。由于微腔的锋利边缘,向内侧扩散的流体倾向于在边缘处被钉扎[67];同样由于微腔内部所具有的曲率微腔内部可以看成楔形毛细管,向外侧扩散的流体会在毛细作用下对微腔优先进行填充[68],流体将会排出空气并在微腔内部汇聚,然后在填满微腔局部后造成了液面爬升(图5, d)。因此,猪笼草上的“液体二极管”表面使水能够克服重力向上运输。

在自然选择的作用下,生物演化出多种方式实现不依赖外界能量输入就可以收集和控制环境中水的定向传输。根据生物表面对水驱动方式不同可分为三种特征结构:物理粗糙梯度、化学成分梯度、微米级/纳米级的微尺度结构。这三种特征结构通过调控其表面能差异、水滴的拉普拉斯压力或同时调控表面能和水滴的拉普拉斯压力实现定向控制水滴的运动。具有物理粗糙梯度与化学成分梯度的表面能够产生表面能梯度来形成对液滴的驱动力,进而驱使液滴流动;而微尺度结构的表面主要依赖不对称表面制造出的局部三维结构(如楔形毛细管)来形成拉普拉斯压力差诱导液体往指定方向流动,同时其表面缺陷(如锋锐边缘)对其他方向流动的液体进行钉扎,因而能够对其表面液滴的运动进行定向调控。这些生物调控水滴定向传输方式为仿生功能材料表面的设计提供了重要的思路启发。

4 仿生功能材料表面的类型

近二十年随着先进制造技术的不断突破,研究人员不断模仿自然界中动植物的表面形貌结构,制造出多种定向运输液体功能的材料[10,69⇓ ~71]。传统的方法主要通过制作化学/物理梯度来产生能够驱动液体的表面能梯度,近年来3D打印技术和激光技术的推广在很大程度上推动了具有微尺度结构表面的材料领域发展,如表1所示。

4.1 化学成分梯度型表面

化学成分梯度是指基底上一种或多种化学物质的比例沿着一个方向逐渐变化,表面能 ( E )也随位置变化。在此基底上,液滴的表面能可以转化为机械能,液滴沿着化学梯度变化方向定向运动。化学成分梯度型表面制备方法常采用气相扩散法[6,7]、液相扩散法[8,9]、图案化处理法[11]和等离子体处理法[13],这些方法主要通过对基底的表面进行改性(图6,a~c)制备化学成分/图案渐变的化学成分梯度表面。沿着表面的亲水物质比例增加的方向,表面能逐渐增加,若高表面能侧的接触角小于低表面能侧的接触角,液滴将会被不平衡的表面张力拉至高表面能侧。

利用气体挥发方法构筑化学成分梯度是比较常用的方法。例如Chaudhury等[6]将抛光后的硅片暴露于癸基三氯硅烷(Cl3Si(CH2)9CH3)蒸气中,硅烷在气相中蒸发和扩散时蒸气浓度会沿晶片长度产生递减,靠近硅烷溶液改性后变得疏水,远离硅烷溶液的硅片仍保持亲水。利用这种方法可以制备出10 mm以上的具有表面能梯度和低接触角滞后的表面,该化学梯度硅片能够使水滴克服重力自发爬坡(图7, a)。类似的方法,Daniel等[7]使用气相扩散法制备出中间疏水且外圈亲水(图7, b)的圆形硅片,该化学梯度硅片能够将水蒸气在其表面冷凝并自发向更易润湿的外圈侧表面移动。

此外,利用不同化学成分进行图案化也可以用来构筑化学梯度。Zhang等[72]将云母(亲水物质)图案化到蜡/低密度聚乙烯(疏水物质)上,如图所示(图7, c),三角形的尖端处为疏水端(云母所占面积小),而三角形基底处为亲水端(云母所占面积大)。在蜡上的三角形云母图案促使基底形成了沿白色箭头方向的表面能梯度,同样在基底表面实现了液滴的自发上坡移动。

4.2 物理粗糙梯度型表面

物理粗糙梯度是指在基底化学均质的情况下,材料表面的粗糙程度沿着一个方向发生逐渐变化。因为粗糙程度与实际表面积呈正相关,改变基底的粗糙程度会使得接触角、表面能 ( E )和能垒( W)随位置变化。在此基底上,液滴的表面能可以转化为驱动液滴运动的机械能,而这两种能量的转换能够导致液滴沿着物理粗糙度的变化方向进行定向运动。

物理粗糙梯度型表面的制作方法有激光烧蚀法[12,73]、机械拉伸法[14]和热压印法[33],这些方法主要通过改变表面凹槽的宽度与形状(图6,d,e)来制备物理粗糙梯度。当液滴处于Wenzel状态且表面凹槽深度不变时,液滴与凹槽密集处的接触面积大,与稀疏处的接触面积小。若基底材料为亲水物质,凹槽密集侧的表面会更为亲水,同时水滴的接触角会更小,反之亦然。例如通过模板法在非硬质材料的表面制作一定宽度的凹槽,对整个基底不对称机械拉伸就可以构筑出渐变梯度的凹槽。Zhang等[14]通过将甲基丙烯酸丁酯(BMA)和甲基丙烯酸月桂酯(LMA)在微凹槽的模板上自由基共聚制备出宽度为20~80 μm凹槽的柔性凝胶,不对称拉伸后可形成不同宽度梯度的凹槽(图8, a),液滴在此表面不同方向上运动的能垒( W)差异使液滴发生单向移动。

在基底为硬质材料时,激光烧蚀和热压印形成的微观凹槽常用于人为构筑粗糙梯度。Neuhaus等[33]通过热压印乙烯-四氟乙烯共聚物(ETFE)基材制备出含有凹槽或正方形微结构的表面(图8, b),用不同化合物与基材表面进行反应可以定向改变其表面润湿性。通过将不同化学成分和不同凹槽尺寸相组合,这种人工制造的微结构的特征能够决定微滴的形状。Sun等[73]使用准分子级激光器在抛光的硅片上产生表面粗糙度梯度,通过改变凹槽的宽度制备出从超疏水到疏水渐变的梯度表面,从而调控水滴能够自发地沿设计路线移动(图8,c)。

值得一提的是,人工控制粗糙度的主要方法是控制凹槽宽度与形状[27],而凹槽的密集程度与粗糙度呈正相关趋势。但是当凹槽密集程度达到一定阈值时,会发生在液滴底面处的空气层进入凹槽内部的现象,因此要用Cassie-Baxter模型对液滴的润湿行为进行描述。由于人工形成此类凹槽表面的方法不涉及化学成分梯度,空气层进入凹槽内部的这一现象主要是凹槽的物理参数引起的,因此本文将这类梯度表面种类暂归于“物理粗糙梯度型表面”中。

4.3 微尺度结构

微尺度结构是指在没有表面能梯度的情况下,基于表面独特的不对称拓扑微观结构在多个方向上引入能够有效地阻碍液体流动的能量障壁。能量壁障处的液滴表观接触角远大于本征接触角(图9, d~f),液体只能沿着特定方向进行运输[74⇓⇓~77],而沿着其他方向则被钉扎(Pinning)。微尺度结构型表面可以通过3D打印技术[16]对微观形貌进行塑造,在材料表面制造出微观的锋锐边缘(Edge)与局部楔形的仿生结构(图6,f)。

Li等[15,78]使用3D打印技术制造出了仿猪笼草结构的表面,这种表面具有棘齿、凹槽和拱形通道的仿生结构,并能够应用于人工集水器和集油器中,此类表面能够显著提升液体的运输速率。此仿猪笼草表面呈现多曲率结构,其连续收集和输送水的过程可分为三步:水滴在棘齿处成核、凹槽处集水量增加和拱形通道溢出集水。水会在表面的微尺度结构处形成水膜,这大大降低了表面对液体的自驱动运输阻力,如图9,a~c所示,此类人工集水器在表面潮湿状态的平均液体传输速度是表面干燥状态的300倍。Feng等[74]通过3D打印技术制备了仿南洋杉表面,此类表面具备独特的仿生三维形貌,受固-液接触角影响,该表面对高/低表面张力液体的输送机理不同,从而控制高/低表面张力的混合液体在不同方向上扩散(图9,g,h)。

总体来看,化学/物理梯度表面具有相对完善的制备体系,通过气相扩散[6,7]、液相扩散[8,9,10]、表面图案化[11]、激光烧蚀[12]、等离子体处理[13]、机械拉伸[14]等传统技术能够合成具有定向运输液滴功能的化学/物理梯度表面。然而,梯度表面运输液滴的作用原理导致其固有缺陷的产生,梯度表面具有化学/物理梯度距离有限和运输液体规模小等缺点。

近些年来,光刻技术、3D打印[15,25]的商业化在很大程度上推动了对生物表面微尺度结构的仿生模拟。相对而言,依靠微尺度结构诱导液体定向运输的仿生表面的作用距离较长,并在一定程度上增加了运输液体的规模。

5 仿生功能材料表面的应用

通过对自然界中动植物的表面形貌结构的模仿,研究人员制造出能够定向运输液体功能的材料。基于其独特的表面能分布和形貌,仿生功能材料表面具有精确、快速、绿色、环保、无需输入能量和外置设备[11]的优点。因此,能够定向运输液体的仿生功能材料在定向集水[17]、液体输送[16]、微流控系统[20]、油水分离[18]等领域具备广阔的应用前景。

5.1 定向集水

从雾气中收集水是解决全球淡水危机的有效方法,有许多生物能够从雾气获得水分,如绿树蛙(green tree frog)、阿拉伯沙蜥(Phrynocephalus arabicus)、纳米比亚甲虫(Namibian beetle)[79]。受这些自然结构的启发,在凝结表面上进行表面能图案化处理可以对冷凝下来的液体定向收集,表面能梯度差异的表面可以使得液滴定向运动。

液滴在具有表面能梯度的表面会从表面能较低的区域移动到表面能较高的区域,而处于Cassie-Baxter状态和Wenzel状态的液滴由于接触线钉扎力不同,因此冷凝液滴在表面上脱离的难易程度、凝结速率也可以定向调控。基于此,Chatterjee等[17]在疏水冷凝面构造了亲水的岛形图案和树形图案(图10,a~d),亲水区域被较大的液滴覆盖,而疏水区域则被相对较小的液滴覆盖,因此液滴会从疏水区域中吸入到亲水区域。Zhang等[80]使用喷墨打印技术在超疏水表面直接产生超亲水微图案(图10, e,f)液滴,在超疏水表面上凝结后就会受表面能梯度的驱动优先向聚多巴胺修饰的超亲水区域移动,随后合并成更大的液滴。Seo等[81]使用光刻技术在硅基板上制造具有微观结构的柱状/栅状结构的表面(图10, g,h),通过调节柱状体与栅格体的高度、宽度和间距来控制水分在表面上的凝结特性,研究者发现表面上的几何特征会影响液滴冷凝过程中的成核位置和凝结速率,处于Cassie态表面比Wenzel态表面上的水滴更易脱落,因此Cassie态表面有着更为良好的集水性能。

5.2 液体输送

在石油业[82]、纺织业[83]以及医药业之中,液体的定向长距输送和无需外加能量输入的自驱动运输具有重要意义,但现有提升运输距离的方法仍然有限。为解决长距离、快速、高通量输送液体的问题,对基底的表面进行改造形成局部拉普拉斯压力梯度,在特定方向引入表面缺陷来钉扎非必要流向的流体,由此来诱导液体发生自驱动运输现象[15]。

Li在毛细管内部构造出仿“猪笼草”微尺度结构[16](图11),在仿“猪笼草”毛细管中,毛细作用与局部微尺度结构形成的拉普拉斯压力差将会发生协同作用,共同推动水的液面上升。同时水会在毛细的内管壁的微尺度结构上形成稳定的水膜,这种水膜降低了液体上升的黏滞阻力。与没有任何微尺度结构的毛细管相比,这种仿“猪笼草”毛细管液面1 s内上升速度是平滑毛细管液面1 s内上升速度的17.9倍。相较于平滑毛细管,其液面的上升高度也提高了2.1倍。

5.3 微流控

微流控(Microfluidics)主要指使用微管道对微小流体进行操纵,广泛应用于生物、化学、医学等领域,其中微流体系统的基底亲疏水性对微流体的流动具有极大影响[84,85]。基于表面张力的影响,基底材料上的亲疏水图案与微尺度结构可以构造出限制非必要方向的液体流动的“虚拟壁”和能够对微流体流经通道进行选择的“微阀”,表面能梯度能够在推动微流体运动中和外部能量共同发挥重要作用[10,69,86⇓ ~88]。

如何控制和驱动微通道中流体的运动是微流控系统的技术难题,这通常需要微型阀、微型通道和外部驱动器[89],而传统的机械装置增加了微流控系统的成本和尺寸。为了克服这一缺点,通过改变表面性质来操纵微流体的非机械装置被开发出来,此类非机械装置可以实现无需外加机械装置,仅通过对基底的润湿性改造来对微流体的流动行为进行定向控制。近年来,研究者们使用具有可润湿性差异的表面,通过对基底的亲疏水图案与微尺度结构进行预先设计,成功实现了利用基底对微流体的操纵。Fang[90]提出了一种有限元分析方法对非均匀粗糙表面公式化研究,并且对输送液滴的微流体通道进行了表面能梯度分布的设计(图12, a),为基底材料上的亲疏水图案与微尺度结构控制微流体提供了理论设计思路和指导。Liimatainen等[20]利用微尺度的锋利边缘钉扎液体的原理(图12, b),在“虚拟壁”的壁面位置制作出阻挡微流体运动的能垒,因而实际构筑出操纵微流体在“虚拟壁”内流动的微流控通道。Wang等[11]通过化学异质的表面能差异(图12, c),开发了在微通道中具有微阀效果的化学成分条纹化表面,这种微阀能够通过在不同微通道设置不同的“能垒”。在同样流速的情况下,微流体会优先流向低“能垒”的通道,因而来实现水在微通道中的各向异性流动。

5.4 油水分离

环境保护和经济发展增加了对油水混合物有效分离材料的需求,从水中分离出微小油滴在污染防治与石油采集方面上有着极大作用。然而常用分离方法是对油水混合物进行相分离,而不受相分离影响的微米级液滴难以用常规的相分离方法大规模地处理。近年来,研究者们在材料表面设计出仿仙人掌尖刺的锥形阵列[82]、仿猪笼草的微槽阵列[18],这种仿生表面利用天然生物表面单向运输液体的结构,能够将触碰仿生表面的液滴定向运输,从而成功地对油水混合物中微小液滴进行定向收集。

Li等[91]通过3D打印制作反模板,然后将聚二甲基硅氧烷/聚乙烯醇(PDMS/PVA)浇铸到模板上,从而成功制作了仿猪笼草表面,并且这个表面能够将微米级油水混合物进行分离。他们将油水混合物逐滴滴入拱形仿猪笼草表面,然后在拱形的两端分别获得了纯净的水和油滴。Zhou等[18]将具有仿猪笼草表面的凝胶材料放入油水混合物中,并将其表面在油或水环境中水平放置,然后使用微型泵将水或油滴分配到表面上。在弱相互作用(例如氢键、范德华力和疏水相互作用)下凝胶会截留液体并在其表面形成一层液膜,这层液膜降低了液-液-固三相中液体的单向传输阻力,同时表面微尺度结构对液滴进行了定向驱动(图13),这些因素共同作用实现了水中油滴和油中水滴的定向收集。

通过对自然界生物的独特表面能分布和形貌模仿,研究者们在实验室中制备出能用于各领域的仿生功能材料。由于其精确、快速、绿色、环保、无需输入能量和外置设备[11]的特点,仿生功能材料在工业、医疗和农业中也具有巨大的应用潜力。

6 结论与展望

本文总结了驱动液体定向运动的仿生功能材料表面的生物结构特点、功能原理、人工制造方法以及潜在应用领域。仿生功能材料表面具有独特的物理/化学成分梯度和微尺度结构,基于这种独特表面分布和形貌,仿生功能材料表面能够调控液滴的润湿行为和流体的传输行为在定向集水、液滴输送、微流控、油水分离等领域表现出良好的应用前景。在仿生功能材料表面的制造取得长足发展的同时,限制这类材料实际应用的瓶颈因素也逐渐显现,如何将仿生功能材料从实验室制备走向复杂实际应用将成为未来发展的方向。

6.1 长距液体输送

液体的定向长距移动在化工、食品业中具有着重要意义,传统的长距离液体输送方法是通过机械泵、虹吸效应等手段对液体进行驱动,而将仿生功能材料表面与长距离液体输送方法相结合将为减阻、节能方面带来重大的经济效益。因此,此类表面能够增强传统液体长距运输方法的效能。然而从仿生角度制备的液体输送表面由于几何形状和拉普拉斯压力驱动力的限制,严重限制了液体的传输距离。如何在液体输送通道内调控通道内的表面形貌结构并形成合理的过渡,利用其表面上的表面能梯度和微尺度结构有效提升液体的运输距离、降低通道内液体运输过程中的能量损耗,将传统的液体输送手段和仿生功能材料表面结合在一起[16],将有效提升液体长距输送的效率并实现节能减排。

6.2 自然环境集水

自然环境集水在军事、农业、旅游业等领域中具有许多用途。现有的集水表面大多通过控制亲疏水图案来诱导液滴的定向聚集[17],同时其集水过程中需要满足一定的温差或湿度条件,通常这类表面在实验环境中有着显著集水作用。尽管研究者们对于自然环境中的人工集水表面已经尝试并开展了一些模拟测试,但研究者针对海岛、沙漠等不同自然环境中的研究相对偏少。而实验所制得的集水材料能否适用于不同的自然环境,并且保持较高的集水效率仍然是一个难题。因此在海岛、沙漠等温/湿度不同的实际环境中,集水材料依旧有着广阔的研究空间。

6.3 防腐涂层应用

在海洋环境中服役的基础设施和工业设施等常常因为腐蚀问题导致设备破坏和报废,严重影响船舶、近海工程、远洋设施的服役安全、寿命和可靠性。特别是在海洋大气区,海洋环境中较高的湿度和盐分会在金属表面聚集成薄液膜、形成导电性良好的电解质溶液并促进电化学腐蚀的发生。涂层材料能够有效阻隔外界的腐蚀介质扩散到金属基底表面,是船舶和海洋结构腐蚀控制的重要手段。然而如果涂层在长期服役过程中与水接触或周期性干湿交替,极易造成涂层的老化、破损甚至诱发金属的腐蚀。因此,如何在涂层表面构筑仿生液体定向输送结构,将涂层表面上薄液膜中的水分及时导走,减少涂层与薄液膜的接触时间与接触面积,将有效增加涂层使用寿命、提升海工装备的服役时间,在海洋装备的腐蚀防护方面具有重要的发展前景。

参考文献

原文顺序 | 出版日期 | 本文引用
[1]

Park K C, Kim P, Grinthal A, He N, Fox D, Weaver J C, Aizenberg J. Nature, 2016, 531(7592): 78.

[2]

Gong X J, Gao X F, Jiang L. Adv. Mater., 2017, 29(45): 1703002.

[3]

Liu M J, Wang S T, Jiang L. Nat. Rev. Mater., 2017, 2(7): 17036.

[4]

Zheng Y M, Gao X F, Jiang L. Soft Matter, 2007, 3(2): 178.

[5]

Chen H W, Ran T, Gan Y, Zhou J J, Zhang Y, Zhang L W, Zhang D Y, Jiang L. Nat. Mater., 2018, 17(10): 935.

[6]

Chaudhury M K, Whitesides G M. Science, 1992, 256(5063): 1539.

[7]

Daniel S, Chaudhury M K, Chen J C. Science, 2001, 291(5504): 633.

[8]

Gölander C G, Caldwell K, Lin Y S. Colloids Surf., 1989, 42(1): 165.

[9]

Elwing H, Welin S, Askendal A, Nilsson U, LundstrÖm I. J. Colloid Interface Sci., 1987, 119(1): 203.

[10]

Genzer J, Bhat R R. Langmuir, 2008, 24(6): 2294.

[11]

Wang S L, Wang T Q, Ge P, Xue P H, Ye S S, Chen H X, Li Z B, Zhang J H, Yang B. Langmuir, 2015, 31(13): 4032.

[12]

Dunn A, Wasley T J, Li J. Appl. Surf. Sci., 2016, 371: 583.

[13]

Pitt W G. J. Colloid Interface Sci., 1989, 133(1): 223.

[14]

Zhang P C, Liu H L, Meng J X, Yang G, Liu X L, Wang S T, Jiang L. Adv. Mater., 2014, 26(19): 3131.

[15]

Li C X, Li N, Zhang X S, Dong Z C, Chen H W, Jiang L. Angew. Chem. Int. Ed., 2016, 55(48): 14988.

[16]

Li C X, Dai H, Gao C. P. Natl. Acad. Sci. USA, 2019, 116: 12704.

[17]

Chatterjee A, Derby M M, Peles Y, Jensen M K. Int. J. Heat Mass Transf., 2014, 71: 675.

[18]

Zhou S, Yu C L, Li C X, Dong Z C, Jiang L. J. Mater. Chem. A, 2019, 7(31): 18244.

[19]

Zhang Y X, Cao M Y, Peng Y, Jin X, Tian D L, Liu K S, Jiang L. Adv. Funct. Mater., 2018, 28(5): 1870032.

[20]

Liimatainen V, Sariola V, Zhou Q. Adv. Mater., 2013, 25(16): 2275.

[21]

Gao L C, McCarthy T J. Langmuir, 2006, 22(14): 6234.

[22]

Brochard F. Langmuir, 1989, 5(2): 432.

[23]

de Gennes P G, Brochard-Wyart F, QuÉrÉ D. New York, NY: Springer, 2004.
[24]

Zheng Y F, Cheng J, Zhou C L, Xing H T, Wen X F, Pi P H, Xu S P. Langmuir, 2017, 33(17): 4172.

[25]

Li C X, Yu C L, Hao D Z, Wu L, Dong Z C, Jiang L. Adv. Funct. Mater., 2018, 28(49): 1707490.

[26]

Young T. Phil. Trans. R. Soc., 1805, 95: 65.

[27]

Yang J T, Yang Z H, Chen C Y, Yao D J. Langmuir, 2008, 24(17): 9889.

[28]

Wenzel R N. Ind. Eng. Chem., 1936, 28(8): 988.

[29]

Feng L, Li S H, Li H J, Zhai J, Song Y L, Jiang L, Zhu D B. Angew. Chem. Int. Ed., 2002, 41(7): 1221.

[30]

Jin X, Shi B R, Zheng L C, Pei X H, Zhang X Y, Sun Z Q, Du Y, Kim J H, Wang X L, Dou S X, Liu K S, Jiang L. Adv. Funct. Mater., 2014, 24(18): 2721.

[31]

Zheng Y M, Bai H, Huang Z B, Tian X L, Nie F Q, Zhao Y, Zhai J, Jiang L. Nature, 2010, 463(7281): 640.

[32]

Cassie A B D, Baxter S. Trans. Faraday Soc., 1944, 40: 546.

[33]

Neuhaus S, Spencer N D, Padeste C. ACS Appl. Mater. Interfaces, 2012, 4(1): 123.

[34]

Li J, Zhou X, Li J. Sci. Adv., 2017, 3: 3530.
[35]

Li J Q, Song Y X, Zheng H X, Feng S L, Xu W H, Wang Z K. Soft Matter, 2019, 15(9): 1902.

[36]

Wu D, Wang J N, Wu S Z. Adv. Funct. Mater., 2011, 21: 2927.

[37]

Cai Y, Lin L, Xue Z X, Liu M J, Wang S T, Jiang L. Adv. Funct. Mater., 2014, 24(6): 809.

[38]

Zhang F X, Low H Y. Langmuir, 2007, 23(14): 7793.

[39]

Tie L, Guo Z G, Liu W M. J. Colloid Interface Sci., 2015, 453: 142.

[40]

Ju J, Bai H, Zheng Y M, Zhao T Y, Fang R C, Jiang L. Nat. Commun., 2012, 3: 1247.

[41]

Parker A R, Lawrence C R. Nature, 2001, 414(6859): 33.

[42]

Chen H W, Zhang P F, Zhang L W, Liu H L, Jiang Y, Zhang D Y, Han Z W, Jiang L. Nature, 2016, 532(7597): 85.

[43]

Comanns P, Buchberger G, Buchsbaum A. J. R. Soc. Interface, 2015, 12: 20150415.

[44]

Kim K, Kim H, Ho Park S, Joon Lee S. Front. Plant Sci., 2017, 8: 1777.

[45]

Malik F T, Clement R M, Gethin D T. Philos. T. R. Soc. A, 2016, 374: 20160110.
[46]

Luo C, Wang X. Sci. Rep., 2017, 7: 9717.

[47]

Xu T, Lin Y, Zhang M. ACS Nano, 2016, 10: 10681.

[48]

Li J, Guo Z G. Nanoscale, 2018, 10(29): 13814.

[49]

Rykaczewski K, Jordan J S, Linder R. Langmuir, 2016, 32: 9335.

[50]

Guo L, Tang G H. Int. J. Heat Mass Transf., 2015, 84: 198.

[51]

Luo C. Langmuir, 2015, 31(43): 11809.

[52]

Li X, Yang Y, Liu L. Adv. Mater. Interfaces, 2020, 7: 1901752.

[53]

Becker N, Oroudjev E, Mutz S. Nat. Mater., 2003, 2: 278.

[54]

Cranford S W. J. R. Soc. Interface, 2013, 10(82): 20130148.

[55]

Yarger J L, Cherry B R, van der Vaart A. Nat. Rev. Mater., 2018, 3(3): 18008.

[56]

Krasnov I, Seydel T, Greving I. J. R. Soc. Interface, 2016, 13: 20160506.

[57]

Blackledge T A, Boutry C, Wong S C. J. Exp. Biol., 2009, 212: 1981.

[58]

Vollrath F, Porter D. Soft Matter, 2006, 2(5): 377.

[59]

Carroll B J. J. Colloid Interface Sci., 1976, 57(3): 488.

[60]

Shang L, Fu F, Cheng Y. Small, 2017, 13: 1600286.

[61]

Nørgaard T, Dacke M. Front. Zool., 2010, 7(1): 23.

[62]

Guadarrama-Cetina J, Mongruel A, Medici M G. Eur. Phys. J. E., 2014, 37: 1.

[63]

Bohn H F, Federle W. Proc. Natl. Acad. Sci.U.S.A., 2004, 101: 14138.

[64]

Labonte D, Robinson A, Bauer U, Federle W. Acta Biomater., 2021, 119: 225.

[65]

Chen H W, Zhang P, Zhang L. Nature, 2016, 532: 85.

[66]

Zhang P F, Zhang L, Chen H. Adv. Mater., 2017, 29.
[67]

Oliver J F, Huh C, Mason S G. J. Colloid Interface Sci., 1977, 59(3): 568.

[68]

Concus P, Finn R. P. Natl. Acad. Sci. USA, 1969, 63: 292.

[69]

Morgenthaler S, Zink C, Spencer N D. Soft Matter, 2008, 4(3): 419.

[70]

Liedberg B, Wirde M, Tao Y T. Langmuir, 1997, 13: 5329.

[71]

Sant S, Hancock M J, Donnelly J P. CAN J. Chem. Eng., 2010, 88: 899.

[72]

Zhang J L, Han Y C. Langmuir, 2007, 23(11): 6136.

[73]

Sun C, Zhao X W, Han Y H, Gu Z Z. Thin Solid Films, 2008, 516(12): 4059.

[74]

Feng S L, Zhu P G, Zheng H X, Zhan H Y, Chen C, Li J Q, Wang L Q, Yao X, Liu Y H, Wang Z K. Science, 2021, 373(6561): 1344.

[75]

Chu K H, Xiao R, Wang E N. Nat. Mater., 2010, 9(5): 413.

[76]

Soltani M, Golovin K. RSC Adv., 2020, 10(66): 40569.

[77]

Wu L, Dong Z, Kuang M. Adv. Funct. Mater., 2015, 25: 2237.

[78]

Li C L, Yu C, Zhou S. P. Natl. Acad. Sci. USA, 2020, 117: 23436.

[79]

Malik F, Clement R, Gethin D. Bioinspir. Biomim., 2014, 9: 031002.

[80]

Zhang L B, Wu J B, Hedhili M N, Yang X L, Wang P. J. Mater. Chem. A, 2015, 3(6): 2844.

[81]

Seo D, Lee C, Nam Y. Langmuir, 2014, 30(51): 15468.

[82]

Li K, Ju J, Xue Z. Nat. Commun., 2013, 4: 2276.

[83]

Zheng S, Du M, Miao W. Adv. Funct. Mater., 2018, 28: 1800832.

[84]

Blossey R. Nat. Mater., 2003, 2(5): 301.

[85]

Squires T M, Quake S R. Rev. Mod. Phys., 2005, 77(3): 977.

[86]

Kotz K T, Noble K A, Faris G W. Appl. Phys. Lett., 2004, 85(13): 2658.

[87]

Bavière R, Boutet J, Fouillet Y. Microfluid. Nanofluidics, 2008, 4(4): 287.

[88]

Wu H P, Zhu K, Cao B B, Zhang Z, Wu B B, Liang L H, Chai G Z, Liu A P. Soft Matter, 2017, 13(16): 2995.

[89]

Stone H A, Stroock A D, Ajdari A. Annu. Rev. Fluid Mech., 2004, 36: 381.

[90]

Fang G P, Li W, Wang X F, Qiao G J. Langmuir, 2008, 24(20): 11651.

[91]

Li C X, Wu L, Yu C. Angew. Chem. Int. Ed., 2017, 56: 13623.

[1]
Park K C, Kim P, Grinthal A, He N, Fox D, Weaver J C, Aizenberg J. Nature, 2016, 531(7592): 78.
[2]
Gong X J, Gao X F, Jiang L. Adv. Mater., 2017, 29(45): 1703002.
[3]
Liu M J, Wang S T, Jiang L. Nat. Rev. Mater., 2017, 2(7): 17036.
[4]
Zheng Y M, Gao X F, Jiang L. Soft Matter, 2007, 3(2): 178.
[5]
Chen H W, Ran T, Gan Y, Zhou J J, Zhang Y, Zhang L W, Zhang D Y, Jiang L. Nat. Mater., 2018, 17(10): 935.
[6]
Chaudhury M K, Whitesides G M. Science, 1992, 256(5063): 1539.
[7]
Daniel S, Chaudhury M K, Chen J C. Science, 2001, 291(5504): 633.
[8]
Gölander C G, Caldwell K, Lin Y S. Colloids Surf., 1989, 42(1): 165.
[9]
Elwing H, Welin S, Askendal A, Nilsson U, LundstrÖm I. J. Colloid Interface Sci., 1987, 119(1): 203.
[10]
Genzer J, Bhat R R. Langmuir, 2008, 24(6): 2294.
[11]
Wang S L, Wang T Q, Ge P, Xue P H, Ye S S, Chen H X, Li Z B, Zhang J H, Yang B. Langmuir, 2015, 31(13): 4032.
[12]
Dunn A, Wasley T J, Li J. Appl. Surf. Sci., 2016, 371: 583.
[13]
Pitt W G. J. Colloid Interface Sci., 1989, 133(1): 223.
[14]
Zhang P C, Liu H L, Meng J X, Yang G, Liu X L, Wang S T, Jiang L. Adv. Mater., 2014, 26(19): 3131.
[15]
Li C X, Li N, Zhang X S, Dong Z C, Chen H W, Jiang L. Angew. Chem. Int. Ed., 2016, 55(48): 14988.
[16]
Li C X, Dai H, Gao C. P. Natl. Acad. Sci. USA, 2019, 116: 12704.
[17]
Chatterjee A, Derby M M, Peles Y, Jensen M K. Int. J. Heat Mass Transf., 2014, 71: 675.
[18]
Zhou S, Yu C L, Li C X, Dong Z C, Jiang L. J. Mater. Chem. A, 2019, 7(31): 18244.
[19]
Zhang Y X, Cao M Y, Peng Y, Jin X, Tian D L, Liu K S, Jiang L. Adv. Funct. Mater., 2018, 28(5): 1870032.
[20]
Liimatainen V, Sariola V, Zhou Q. Adv. Mater., 2013, 25(16): 2275.
[21]
Gao L C, McCarthy T J. Langmuir, 2006, 22(14): 6234.
[22]
Brochard F. Langmuir, 1989, 5(2): 432.
[23]
de Gennes P G, Brochard-Wyart F, QuÉrÉ D. New York, NY: Springer, 2004.
[24]
Zheng Y F, Cheng J, Zhou C L, Xing H T, Wen X F, Pi P H, Xu S P. Langmuir, 2017, 33(17): 4172.
[25]
Li C X, Yu C L, Hao D Z, Wu L, Dong Z C, Jiang L. Adv. Funct. Mater., 2018, 28(49): 1707490.
[26]
Young T. Phil. Trans. R. Soc., 1805, 95: 65.
[27]
Yang J T, Yang Z H, Chen C Y, Yao D J. Langmuir, 2008, 24(17): 9889.
[28]
Wenzel R N. Ind. Eng. Chem., 1936, 28(8): 988.
[29]
Feng L, Li S H, Li H J, Zhai J, Song Y L, Jiang L, Zhu D B. Angew. Chem. Int. Ed., 2002, 41(7): 1221.
[30]
Jin X, Shi B R, Zheng L C, Pei X H, Zhang X Y, Sun Z Q, Du Y, Kim J H, Wang X L, Dou S X, Liu K S, Jiang L. Adv. Funct. Mater., 2014, 24(18): 2721.
[31]
Zheng Y M, Bai H, Huang Z B, Tian X L, Nie F Q, Zhao Y, Zhai J, Jiang L. Nature, 2010, 463(7281): 640.
[32]
Cassie A B D, Baxter S. Trans. Faraday Soc., 1944, 40: 546.
[33]
Neuhaus S, Spencer N D, Padeste C. ACS Appl. Mater. Interfaces, 2012, 4(1): 123.
[34]
Li J, Zhou X, Li J,. Sci. Adv., 2017, 3: 3530.
[35]
Li J Q, Song Y X, Zheng H X, Feng S L, Xu W H, Wang Z K. Soft Matter, 2019, 15(9): 1902.
[36]
Wu D, Wang J N, Wu S Z. Adv. Funct. Mater., 2011, 21: 2927.
[37]
Cai Y, Lin L, Xue Z X, Liu M J, Wang S T, Jiang L. Adv. Funct. Mater., 2014, 24(6): 809.
[38]
Zhang F X, Low H Y. Langmuir, 2007, 23(14): 7793.
[39]
Tie L, Guo Z G, Liu W M. J. Colloid Interface Sci., 2015, 453: 142.
[40]
Ju J, Bai H, Zheng Y M, Zhao T Y, Fang R C, Jiang L. Nat. Commun., 2012, 3: 1247.
[41]
Parker A R, Lawrence C R. Nature, 2001, 414(6859): 33.
[42]
Chen H W, Zhang P F, Zhang L W, Liu H L, Jiang Y, Zhang D Y, Han Z W, Jiang L. Nature, 2016, 532(7597): 85.
[43]
Comanns P, Buchberger G, Buchsbaum A. J. R. Soc. Interface, 2015, 12: 20150415.
[44]
Kim K, Kim H, Ho Park S, Joon Lee S. Front. Plant Sci., 2017, 8: 1777.
[45]
Malik F T, Clement R M, Gethin D T. Philos. T. R. Soc. A, 2016, 374: 20160110.
[46]
Luo C, Wang X. Sci. Rep., 2017, 7: 9717.
[47]
Xu T, Lin Y, Zhang M. ACS Nano, 2016, 10: 10681.
[48]
Li J, Guo Z G. Nanoscale, 2018, 10(29): 13814.
[49]
Rykaczewski K, Jordan J S, Linder R. Langmuir, 2016, 32: 9335.
[50]
Guo L, Tang G H. Int. J. Heat Mass Transf., 2015, 84: 198.
[51]
Luo C. Langmuir, 2015, 31(43): 11809.
[52]
Li X, Yang Y, Liu L. Adv. Mater. Interfaces, 2020, 7: 1901752.
[53]
Becker N, Oroudjev E, Mutz S. Nat. Mater., 2003, 2: 278.
[54]
Cranford S W. J. R. Soc. Interface, 2013, 10(82): 20130148.
[55]
Yarger J L, Cherry B R, van der Vaart A. Nat. Rev. Mater., 2018, 3(3): 18008.
[56]
Krasnov I, Seydel T, Greving I. J. R. Soc. Interface, 2016, 13: 20160506.
[57]
Blackledge T A, Boutry C, Wong S C. J. Exp. Biol., 2009, 212: 1981.
[58]
Vollrath F, Porter D. Soft Matter, 2006, 2(5): 377.
[59]
Carroll B J. J. Colloid Interface Sci., 1976, 57(3): 488.
[60]
Shang L, Fu F, Cheng Y. Small, 2017, 13: 1600286.
[61]
Nørgaard T, Dacke M. Front. Zool., 2010, 7(1): 23.
[62]
Guadarrama-Cetina J, Mongruel A, Medici M G. Eur. Phys. J. E., 2014, 37: 1.
[63]
Bohn H F, Federle W. Proc. Natl. Acad. Sci.U.S.A., 2004, 101: 14138.
[64]
Labonte D, Robinson A, Bauer U, Federle W. Acta Biomater., 2021, 119: 225.
[65]
Chen H W, Zhang P, Zhang L. Nature, 2016, 532: 85.
[66]
Zhang P F, Zhang L, Chen H. Adv. Mater., 2017, 29.
[67]
Oliver J F, Huh C, Mason S G. J. Colloid Interface Sci., 1977, 59(3): 568.
[68]
Concus P, Finn R. P. Natl. Acad. Sci. USA, 1969, 63: 292.
[69]
Morgenthaler S, Zink C, Spencer N D. Soft Matter, 2008, 4(3): 419.
[70]
Liedberg B, Wirde M, Tao Y T. Langmuir, 1997, 13: 5329.
[71]
Sant S, Hancock M J, Donnelly J P. CAN J. Chem. Eng., 2010, 88: 899.
[72]
Zhang J L, Han Y C. Langmuir, 2007, 23(11): 6136.
[73]
Sun C, Zhao X W, Han Y H, Gu Z Z. Thin Solid Films, 2008, 516(12): 4059.
[74]
Feng S L, Zhu P G, Zheng H X, Zhan H Y, Chen C, Li J Q, Wang L Q, Yao X, Liu Y H, Wang Z K. Science, 2021, 373(6561): 1344.
[75]
Chu K H, Xiao R, Wang E N. Nat. Mater., 2010, 9(5): 413.
[76]
Soltani M, Golovin K. RSC Adv., 2020, 10(66): 40569.
[77]
Wu L, Dong Z, Kuang M. Adv. Funct. Mater., 2015, 25: 2237.
[78]
Li C L, Yu C, Zhou S. P. Natl. Acad. Sci. USA, 2020, 117: 23436.
[79]
Malik F, Clement R, Gethin D. Bioinspir. Biomim., 2014, 9: 031002.
[80]
Zhang L B, Wu J B, Hedhili M N, Yang X L, Wang P. J. Mater. Chem. A, 2015, 3(6): 2844.
[81]
Seo D, Lee C, Nam Y. Langmuir, 2014, 30(51): 15468.
[82]
Li K, Ju J, Xue Z. Nat. Commun., 2013, 4: 2276.
[83]
Zheng S, Du M, Miao W. Adv. Funct. Mater., 2018, 28: 1800832.
[84]
Blossey R. Nat. Mater., 2003, 2(5): 301.
[85]
Squires T M, Quake S R. Rev. Mod. Phys., 2005, 77(3): 977.
[86]
Kotz K T, Noble K A, Faris G W. Appl. Phys. Lett., 2004, 85(13): 2658.
[87]
Bavière R, Boutet J, Fouillet Y. Microfluid. Nanofluidics, 2008, 4(4): 287.
[88]
Wu H P, Zhu K, Cao B B, Zhang Z, Wu B B, Liang L H, Chai G Z, Liu A P. Soft Matter, 2017, 13(16): 2995.
[89]
Stone H A, Stroock A D, Ajdari A. Annu. Rev. Fluid Mech., 2004, 36: 381.
[90]
Fang G P, Li W, Wang X F, Qiao G J. Langmuir, 2008, 24(20): 11651.
[91]
Li C X, Wu L, Yu C. Angew. Chem. Int. Ed., 2017, 56: 13623.

基金资助

政府间国际科技创新合作/港澳台科技创新合作重点专项(2019YFE0111000)

国家自然科学基金青年基金项目(51903257)

PDF (31831KB)

4306

访问

0

被引

详细
导航
相关文章

/

〈 〉

地址：北京中关村北四环西路33号
邮编：100190
电话：010-82627757
传真：010-82627757
E-mail：progchem@mail.las.ac.cn
网址：http://www.progchem.ac.cn
  • 扫一扫，关注本刊公众号
    • 　
    版权所有：《化学进展》编辑部