Modeling and characterization of carbon nanotube agglomeration effect on electrical conductivity of carbon nanotube polymer composites
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigated the effect of carbon nanotube (CNT) agglomeration on the electrical conductivity of CNT-polymer composites by experimental characterization and theoretical modeling. The present experimental results show that the acid treatment of CNTs has significantly alleviated the CNT agglomeration in CNT-polymer composites and improved the electrical conductivity of the composites compared with CNT-polymer composites made from the same pristine CNTs. The improvement by the acid treatment is further studied by a multiscale CNT percolation network model that considers the CNT agglomeration based on experimental observation. Numerical results are in good agreement with the experimental data. The smaller the size of CNT agglomerates is in the experiments, the closer the measured electrical conductivity of CNT-polymer composites is to its theoretical limit. The current study verifies that (i) the CNT agglomeration is the main cause that leads to a lower electrical conductivity of CNT-polymer composites than their theoretical limit, and (ii) the current multiscale percolation network model can quantitatively predict the electrical conductivity of CNT-polymer composites with CNT agglomeration. The comprehensiveness of the developed modeling approach enables an evaluation of results in conjunction with experimental data in future works.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».