All Screen Printed and Flexible Silicon Carbide NTC Thermistors for Temperature Sensing Applications
Notice bibliographique
Résumé
In this study, Silicon Carbide (SiC) nanoparticle-based serigraphic printing inks were formulated to fabricate highly sensitive and wide temperature range printed thermistors. Inter-digitated electrodes (IDEs) were screen printed onto Kapton® substrate using commercially avaiable silver ink. Thermistor inks with different weight ratios of SiC nanoparticles were printed atop the IDE structures to form fully printed thermistors. The thermistors were tested over a wide temperature range form 25 °C to 170 °C, exhibiting excellent repeatability and stability over 15 h of continuous operation. Optimal device performance was achieved with 30 wt.% SiC-polyimide ink. We report highly sensitive devices with a TCR of −0.556%/°C, a thermal coefficient of 502 K (β-index) and an activation energy of 0.08 eV. Further, the thermistor demonstrates an accuracy of ±1.35 °C, which is well within the range offered by commercially available high sensitivity thermistors. SiC thermistors exhibit a small 6.5% drift due to changes in relative humidity between 10 and 90%RH and a 4.2% drift in baseline resistance after 100 cycles of aggressive bend testing at a 40° angle. The use of commercially available low-cost materials, simplicity of design and fabrication techniques coupled with the chemical inertness of the Kapton® substrate and SiC nanoparticles paves the way to use all-printed SiC thermistors towards a wide range of applications where temperature monitoring is vital for optimal system performance.
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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 ».