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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».