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Enregistrement W7112546660

Inkjet-Printed Conductive Electrodes: Design, Fabrication, and Characterization

2024· other· en· W7112546660 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueYork University Digital Library (York University) · 2024
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSinteringElectrical resistivity and conductivityElectrical conductorPrinted electronicsNanoparticleSelective laser sinteringConductivityElectrode
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conductive patterns for printed electronics can be printed by adding metal nanoparticles to a solvent with specific agents to improve printability and prevent particle agglomeration. Printed materials require drying to evaporate the solvent and solidify the material. Electrical conductivity is one of the most important properties of printed metal nanoparticle conductors. Conductivity should be the same irrespective of pattern design, size, substrate, location, or density of adjacent patterns. However, we demonstrate here that inconsistencies in the drying process for printed patterns with proximity cause resistivity variations. We studied these resistivity variations experimentally in arrays of printed square electrodes. This variation depends not only on the location of each electrode in an array but also on the number of electrodes. This means that for the same drying temperature and duration, the array with a larger number of electrodes shows higher resistivity variation. After drying, nanoparticles are sintered in a second post-treatment process to improve the electrical conductivity of the printed metal nanoparticle film. In the sintering process, metal nanoparticles melt and merge to form larger grains, so the modified morphology of the printed structure can improve the electrical conductivity. In order to achieve a uniform drying pattern, optimized intense pulsed light (IPL) sintering can be considered as a solution. However, our findings demonstrate that selective CO2 laser sintering provides better control over patterns according to the pattern density. Additionally, when different materials or patterns are printed on the same substrate, IPL sintering is not an ideal technique due to the varying parameters required for each material or pattern. Laser sintering, on the other hand, can be programmed to sinter different areas with specific parameters, thereby improving the resolution of the sintering process. Furthermore, frequency domain thermoreflectance (FDTR) measurements allow for local monitoring of the resistivity of complex patterns that cannot be analyzed with a four-point probe. Our study shows that resistivity variation in complex patterns, such as spiral patterns, can be reduced the most with laser sintering. Laser sintering is able to reduce the resistivity variation from 17% observed with thermal sintering and 5.4% with IPL sintering to around 3.2%.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,156 · 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
Publié2024
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