Enhancing dispersion of copper nanowires in melt‐mixed polystyrene composites
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Copper nanowire (CuNWs)/polystyrene (PS) composites were prepared by melt mixing using unfunctionalized and functionalized nanowires. Alkanethiols were utilized to modify the surface of CuNWs postsynthesis and enable their dispersion in a polymer melt. Unfunctionalized nanowires decreased the electrical resistivity of PS by nine orders of magnitude with 2.0 vol % Cu, and resulted in composites with a viscoelastic behavior dominated by polymer–polymer networks indicating that electrical percolation occurred without a transition from liquid‐like to solid‐like behavior (i.e., rheological percolation). Results from transmission electron microscopy (TEM), scanning electron microscopy (SEM), and melt rheology characterization indicated that surface modification of CuNWs contributed to the dispersion of the nanofiller in the polymer matrix. CuNWs functionalized with 1‐octanethiol and 1‐butanethiol produced rheological percolation and a gradual decrease in the electrical resistivity of the PS nanocomposites with increasing concentration of nanowires. Polymer nanocomposites with low concentrations of functionalized nanowires showed lower complex viscosities than pure PS; this was attributed to a plasticizing effect introduced by the alkanethiols. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. J Polym Sci Part B: Polym Phys 46: 2064–2078, 2008
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».