The Use of Graphene to Replace Silver in Electricaly Conductive Adhesives - A Study on Electrical Conductivity and Mechanical Properties
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In this talk, we will present the research progress on the use of graphene to reduce the amount of silver in electrically conductive adhesives. The graphene nanosheets were first modified using sodium dodecyl sulfate (SDS) and used as auxiliary fillers inside the conventional electrically conductive adhesive (ECA) composite. Using the SDS modification approach, we were able to facilitate the dispersion of graphene inside the composite, which resulted in a significant electrical conductivity improvement of ECAs at noticeably low filler content. Addition of 1.5 wt% SDS-modified graphene into the conventional ECA with 10 wt% silver flakes led to a relatively low electrical resistivity of 35 Ω.cm, while at least 40 wt% of silver flakes was required for the conventional and the hybrid ECAs with non-modified graphene to be electrically conductive. A highly conductive ECA with very low bulk resistivity of 1.6 × 10 -5 Ω.cm was prepared by adding 1.5 wt% of SDS-modified graphene into the conventional ECA with 80 wt% silver flakes. The mechanical properties of the ECA were investigated using the Hertzian indentation method and found that SDS-stabilized graphene nanosheets increased the modulus of the nanocomposites at much lower weight percentages. However, once it passes a certain weight percent, the modulus begins to quickly decrease.
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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) | 0,000 | 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 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 ».