Numerical and experimental study of radiation induced conductivity change of carbon nanotube filled polymers
Notice bibliographique
Résumé
Measuring the conductivity changes of sensing materials to detect a wide range of radiation energy and dosage is one of the major sensing mechanisms of radiation sensors. Carbon nanotube (CNT) filled composites are suitable for sensing radiation because of the extraordinary electrical properties of CNTs and the CNT-network formed inside the polymer matrix. Although the use of CNT-based nanocomposites as potential radiation sensing materials has been widely studied, there is still a lack of theoretical models to analyze the relationship between electrical conductivity and radiation dosages. In this article, we propose a 3D model to describe the electrical conductivity of CNT-based nanocomposites when being irradiated by ionizing radiation. The Monte Carlo method has been employed to calculate radiation intensity, CNT concentration and alignment's influence on the electrical conductivity. Our simulation shows a better agreement when CNT loading is between the percolation threshold and 3% volume fraction. Radiation experiments have been performed to verify the reliability of our model to illustrate a power function relationship between the electrical conductivity of a CNT-filled polymer and radiation intensity. In addition, the predicted alignment to obtain the best sensitivity for radiation sensing has been discussed to help with CNT-network building in the fabrication process.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».