Tensile and conductivity properties of epoxy composites containing carbon black and graphene nanoplatelets
Notice bibliographique
Résumé
Adding conductive fillers to an insulating polymer matrix produces composites with unique properties. Varying amounts of carbon black (0.33, 0.67, and 1 wt%) and graphene nanoplatelets (5, 10, 15, and 20 wt%) were added to epoxy. In addition, a few carbon black/graphene nanoplatelet/epoxy formulations were also fabricated. The conductivity and tensile properties were determined and analyzed. The single filler composites containing 5 and 10 wt% graphene nanoplatelet and 0.33 wt% carbon black could be used for electrically insulating applications. Composites containing 15 and 20 wt% graphene nanoplatelet could be used for static dissipative applications. The following composites could be used for semi-conductive applications: 0.67 wt% carbon black/epoxy, 1 wt% carbon black/epoxy, 0.33 wt% carbon black/5 wt% graphene nanoplatelet/epoxy, and 0.33 wt% carbon black/10 wt% graphene nanoplatelet/epoxy. At the 95% confidence level, the combination of 0.33 wt% carbon black with 5 wt% graphene nanoplatelet caused the composite electrical resistivity (1/electrical conductivity) to significantly decrease from ∼10 15 ohm-cm to ∼10 4 ohm-cm. It is likely that the highly branched, high surface area carbon black is forming an electrically conductive network with graphene nanoplatelets. Concerning single filler composites, adding ≤1 wt% carbon black did not significantly lower the composite tensile strain; however, adding graphene nanoplatelet did decrease tensile strain and increase modulus. One possible application for the 10 wt% graphene nanoplatelet/epoxy composite is in Polymer Core Composite Conductors for power transmission lines, which need to be electrically insulating, have improved thermal conductivity (increased from 0.2 to 0.3 W/m-K), increased tensile modulus (increased from 2.7 to 3.3 GPa), and good tensile strength (70 MPa) and strain (3.3%).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».