The resistance of Cu nanowire–nanowire junctions and electro-optical modeling of Cu nanowire networks
Notice bibliographique
Résumé
Flexible transparent conductors made from networks of metallic nanowires are a potential replacement for conventional, non-flexible, and transparent conducting materials such as indium tin oxide. Cu nanowires are particularly interesting as cost-effective alternatives to Ag nanowires—the most investigated metallic nanowire to date. To optimize the conductivity of Cu nanowire networks, the resistance contributions from the material and nanowire junctions must be independently known. In this paper, we report the resistivity values (ρ) of individual solution-grown Cu nanowires ⟨ρ⟩ = 20.1 ± 1.3 nΩ m and the junction resistance (Rjxn) between two overlapping Cu nanowires ⟨Rjxn⟩ = 205.7 ± 57.7 Ω. These electrical data are incorporated into an electro-optical model that generates analogs for Cu nanowire networks, which accurately predict without the use of fitting factors the optical transmittance and sheet resistance of the transparent electrode. The model's predictions are validated using experimental data from the literature of Cu nanowire networks composed of a wide range of aspect ratios (nanowire length/diameter). The separation of the material resistance and the junction resistance allows the effectiveness of post-deposition processing methods to be evaluated, aiding research and industry groups in adopting a materials-by-design approach.
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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 ».