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Enregistrement W4416884912 · doi:10.37665/srahbja97260

Implementing PEDOT:PSS as a Co-Filler for Electrically Conductive Adhesive Applications

2016· article· W4416884912 sur OpenAlexaff
Josh Trinidad, Wei Zhang, Boxin Zhao, Alex Chen, John Persic, Robert Lyn

Notice bibliographique

RevueSoldering and Reliability Conferences · 2016
Typearticle
Langue
DomaineMaterials Science
ThématiqueConducting polymers and applications
Établissements canadiensHain Celestial (Canada)University of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdhesiveElectrical conductorShear strength (soil)SolderingElectrical resistivity and conductivityConductivityEpoxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Electrically conductive adhesives (ECAs) with hybrid fillers have attracted considerable attention due to their lower processing temperature, higher conductivity, simpler processability and finer-pitch capacity. Compared with traditional soldering technology, ECAs offer an environmental-friendly bonding solution in interconnections. In this work, we demonstrated that poly(3,4-ethylenedioxythiophene) polystyrene sulfonate (PEDOT:PSS) could be applied as a conductivity enhancing agent in the epoxy and silver micro flakes system to develop a hybrid nanocomposite adhesive. The electrical conductivities of the hybrid ECAs with a constant total amount of silver flakes at various PEDOT:PSS weight concentrations were investigated. It was found that adding a small amount of PEDOT:PSS (0.09 wt%) remarkably improved the electrical conductivity to 289 S/cm, which is 3 times higher than that of the conventional ECA with 60 wt% sliver flakes. The maximum conductivity of 2422 S/cm was achieved at 0.89 wt% PEDOT:PSS concentration. The adhesive strength (or shear strength) was also evaluated for increasing weight loadings to determine whether there was an adverse effect when adding PEDOT:PSS into the composite. It was determined that as the weight loading of PEDOT:PSS was increased, the shear strength variance increased with it. Furthermore, the shear strength also appeared to have slightly decreased with higher weight loading. These results were presumed to come from various sources; however, it is suspected that the main culprit is excess water molecules remaining in the mixture even after evaporation as a result of the large amounts of PEDOT:PSS solution present in the process. Overall, the incorporation of PEDOT:PSS as a co-filler has shown a good potential in ECA applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,001

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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