Silver-Polyaniline-Epoxy Electrical Conductive Adhesives - A Percolation Threshold Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Electrically conductive adhesives (ECA) find extensive applications in electronic manufacturing and packaging industries. Compared to the soldering technology, adhesive joining offers numerous advantages including mild processing conditions, fewer processing steps (reducing process cost), and especially, the fine pitch capability due to the availability of small size conductive fillers. ECA’s function is based on the conductive fillers, typically 1-10μ in size, supported in a polymeric matrix. To be conductive, the loading of fillers needs to be above its percolation threshold - the minimum fraction of fillers needed to establish the conducting network. In this paper, we report a systematic study of percolation thresholds of silver-epoxy (Ag-epoxy) and silver-polyaniline-epoxy (Ag-PANI-epoxy) system. The polyaniline (PANI) has a moderate conductivity in between the silver and epoxy; it was used to dope the epoxy matrix to minimize two problems in the ECAs: (1) localization of charge carriers because of the aggregation of the silver fillers, and (2) the interfacial polarization arising from the intrinsic difference in polarities and surface energies of fillers and epoxy. Two different methods were used to prepare the Ag-PANI-epoxy adhesives. The first method was to add silver fillers into liquid epoxy resin, add PANI, and then the amine hardener. The second method was to add PANI into liquid epoxy resin, add silver fillers, and then the amine hardener. Our experiments showed that silver fillers were well dispersed in cured adhesives prepared in the first method while silver fillers formed aggregates in cured adhesives prepared in second method. We also propose a mechanism of conduction based on surface properties and interactions between fillers and the epoxy matrix. Our results and analysis may help to explain the reduced percolation threshold and enhanced conductivity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découle