MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2254136723

Additive Manufacturing of Graphene-based Patterns

2016· dissertation· en· W2254136723 sur OpenAlexfundno aff
Elahe Jabari

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of WaterlooUniversity of Toronto
Mots-clésGrapheneNanotechnologyMaterials scienceBusinessManufacturing engineeringEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The focus of this dissertation is on the deployment and characterization of a micro-scale aerosol-jet additive manufacturing technology to print highly conductive and flexible graphene-based patterns. For this purpose, a highly concentrated graphene ink with a viscosity of 21 cP and 3.1 mg/ml graphene flakes with the lateral size below 200 nm was developed and adopted for the aerosol-jet printing process to make a reliable and repeatable graphene deposition on the treated Si/SiO2 wafers. To this end, the influence of the most significant process parameters, including the atomizer power, the atomizer flow rate, and the number of the printed layers, on the size and properties of graphene patterns was studied. Results showed that the aerosol-jet printing process is capable of printing micro-scale graphene pattern with variable widths in the range of 10 to 90 micron. These patterns, as the finest printed graphene patterns, with resistivity as low as 0.018 Ω.cm and a sheet resistance of 1.64 kΩ/□ may ease the development of miniaturized printed electronic applications of graphene. \nIn this work, a laser processing protocol for the heat treatment of the printed graphene patterns was also developed, and the results were compared with the counterpart results obtained by the conventional heat treatment process carried out in a furnace. A continuous-wave Erbium fiber laser was used to enhance electrical properties of the aerosol-jet printed graphene patterns through removing solvents and a stabilizer polymer. The laser power and the process speed were optimized to effectively treat the printed patterns without compromising the quality of the graphene flakes. Furthermore, a heat transfer model was developed, and its results were utilized to optimize the laser treatment process. It was found that the laser heat treatment process with a laser speed of 0.03 mm/s, a laser beam diameter ~50 µm, and a laser power of 10 W results in pure graphene patterns with no excessive components. The results suggested that the laser processing has the capability of removing stabilizer polymers and solvents through a localized moving heat source, which is preferable for flexible electronics with low working temperature substrates. \nThis dissertation also addresses the deployment of a graphene/silver nanoparticle (Ag NP) ink in an aerosol-jet additive manufacturing system in order to print highly conductive and flexible graphene/Ag patterns for flexible printed electronics. A graphene/Ag NP ink was developed using stabilized graphene powder, viscose Ag NP ink, and solvents compatible with the printing system. Printing with this ink produced a uniform microstructure and crack-free printed interconnects. With a mean resistivity of 1.07×〖10〗^(-4) Ω.cm, these interconnects are about 100 times more conductive than graphene and three times more conductive than Ag NP interconnects printed with the same printing system. With their high degree of conductivity and a level of flexibility identical to that of graphene printed patterns, concluded from bending test results, graphene/Ag aerosol-jet printed patterns may therefore be considered as an efficient candidate compared to either graphene or Ag NP printed patterns for flexible electronics.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUWSpace (University of Waterloo)Même sujetGraphene research and applicationsTravaux en français237 207