A facile, solvent-free, non-metallic approach turns waste polyethylene terephthalate into electrically conductive composites with outstanding electromagnetic interference shielding performance
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we developed a recycled polyethylene terephthalate (rPET) nanocomposite with a hierarchical filler network structure by introducing graphite nanoplatelets (GNPs) and carbon nanotubes (CNTs) as filler components. The presence of a network structure enhanced the electrical conductivity of the nanocomposites. Furthermore, the dual filler-driven hierarchical network structure enables intra-scattering of electromagnetic (EM) waves, leading to an efficient electromagnetic interference (EMI) shielding mechanism. The obtained nanocomposites exhibited a good electrical conductivity of 0.45 S/m with only 1 wt% of GNP and 1 wt% of CNT, and a very high EMI shielding effectiveness (EMI SE) of 38.6 dB (the highest value of EMI SE is 47.4 dB, obtained at 11.2 GHz) at a higher concentration of CNTs. Moreover, the nanocomposite possessed good mechanical properties, including a tensile strength of 18.6 MPa, a Young's modulus of 2932 MPa, and an impact strength of 3.6 kJ/m 2 . Thermal stability, crystallization behavior, and rheological characteristics of the nanocomposites are also investigated in this study. To evaluate their potential contribution to a circular economy, the influence of repeated processing on the EMI shielding performance of the nanocomposite is thoroughly examined. Therefore, we believe that the development of this multifunctional nanocomposite with excellent EMI shielding behavior offers a promising pathway for extending the scope of waste plastics to sustainably replace virgin plastic materials for EMI shielding of advanced electronic devices. • A high-performance rPET composite was developed using a low content of GNP and CNTs. • CNT aids in situ GNP exfoliation, forms a percolated network, and boosts electrical conductivity via a bridging mechanism. • The alteration of CNT content causes the volume exclusion effect of GNP and creates a dense percolated network. • A high EMI SE (38.6 dB) was attained by efficient absorption of EM waves through the intra-scattering mechanism. • A mechanically robust, reprocessable composite supports the circular economy for sustainable EMI shielding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».