Electrical and rheological percolation of polymer nanocomposites prepared with functionalized copper nanowires
Notice bibliographique
Résumé
The morphological, electrical and rheological characterization of polystyrene nanocomposites containing copper nanowires (CuNWs) functionalized with 1-octanethiol is presented. Characterization by SEM and TEM shows that surface functionalization of the nanowires resulted in significant dispersion of CuNWs in the PS matrix. The electrical characterization of the nanocomposites indicates that functionalized CuNWs start to form electrically conductive networks at lower concentrations (0.25 vol% Cu) than using unfunctionalized CuNWs (0.5 vol% Cu). The organic coating on the nanowires prevents significant changes in the electrical resistivity in the vicinity of the percolation threshold. Percolated nanocomposites showed electrical resistivity in the range of 10(6)-10(7) Ω cm. The transition from liquid-like to solid-like behavior (rheological percolation) of the nanocomposites was studied using dynamic rheology at 200 °C. Unfunctionalized CuNWs result in electrical and rheological percolation at similar concentrations. Functionalized CuNWs show rheological percolation at higher concentration (1.0-2.0 vol%) than that required for electrical percolation. This is attributed to the decrease in the interfacial tension between nanowires and polymer chains and its effect on the viscoelastic behavior of the combined polymer-nanowire networks.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».