banner
Центр новостей
Проверенный опыт и передовые приложения

Прогнозирование туннельного сопротивления между соседними нанолистами графена

Jul 10, 2023

Научные отчеты, том 13, Номер статьи: 12455 (2023) Цитировать эту статью

289 Доступов

Подробности о метриках

В данной работе туннельное сопротивление между соседними нанолистами в графемно-полимерных нанокомпозитах выражается простым уравнением как функция характеристик графена и туннелей. Это выражение получено путем объединения двух усовершенствованных моделей проводимости материалов, наполненных графеном, отражающих роль туннелирования и межфазной области. Прогнозы прикладных моделей связаны с проверенными данными нескольких образцов. Влияние всех факторов на туннельное сопротивление оценивается и интерпретируется с помощью предложенного уравнения. Расчеты туннельного сопротивления для изученных примеров по модели и предложенному уравнению демонстрируют одинаковые уровни, что подтверждает представленную методику. Результаты показывают, что туннельное сопротивление снижается благодаря сверхпроводящему графену, небольшой ширине туннелирования, многочисленным контактам между нанолистами и малой длине туннелирования.

Продукты, наполненные графеном, могут использоваться в различных областях, таких как электроника, электромагнитная защита, сенсорные устройства, энергетические устройства и диоды, поскольку графен демонстрирует идеальные электрические, механические, термические и химические свойства1,2,3,4,5,6,7,8, 9,10,11,12,13,14,15,16,17,18. Более высокое соотношение сторон и большая площадь поверхности графеновых нанолистов по сравнению с УНТ приводят к меньшему началу перколяции и большей проводимости19. Поэтому исследователи сосредоточили внимание на полимерных графеновых нанокомпозитах, чтобы оптимизировать их характеристики. В последних исследованиях полимерных графеновых нанокомпозитов была предпринята попытка подготовить образцы с небольшим началом перколяции и высокой проводимостью за счет небольшого количества наполнителя20,21,22. Начало перколяции обратно пропорционально пропорциональному соотношению нанонаполнителя как отношению диаметра к толщине23, 24. Следовательно, многие параметры, такие как размеры, качество дисперсии и агрегация/агломерация наночастиц, влияют на начало перколяции и, следовательно, на проводимость нанокомпозита.

Некоторые новые параметры, приписываемые наноразмерам, включая туннельный эффект и интерфазу, также могут управлять началом перколяции. Инструмент туннелирования в основном контролирует проводимость нанокомпозитов (здесь сокращенно проводимость), поскольку электроны могут легко транспортироваться по небольшим туннелям между соседними частицами25,26,27,28. Фактически, проводимость не требует физического соединения наночастиц, и поэтому туннельный эффект меняет начало перколяции в нанокомпозитах. Однако лишь немногие исследователи сосредоточили внимание на туннельной проводимости в продуктах на основе УНТ29,30,31. Более того, интерфаза благодаря большой внешней площади наночастиц может эффективно уменьшать начало перколяции. Интерфаза представляет собой слой обедненного полимера на границе раздела наполнитель-полимер32, 33. Межфазные области, покрывающие наночастицы, могут соединяться вместе и образовывать сетки в образцах34,35,36,37,38. Эта привлекательная тема изучалась на предмет механического поведения полимерных нанокомпозитов39,40,41,42,43, но роль интерфазы в проводимости изучена незначительно.

Были выдвинуты различные уравнения для проводимости образцов, заполненных УНТ, с учетом таких факторов для УНТ, как количество, волнистость, проводимость и соотношение сторон44,45,46,47. Кроме того, в немногих исследованиях сообщалось о значимости туннельного эффекта и межфазной фазы на проводимость продуктов УНТ34, 47, 48. Однако работы по моделированию проводимости систем на основе графена действительно неполны. Первые работы обычно соотносили начало перколяции с соотношением сторон наполнителя и оценивали проводимость по обычному степенному уравнению49,50,51. Таким образом, предыдущие исследования не учитывали интерфазу и туннели в зарождении перколяции и проводимости, хотя эти факторы в основном контролируют упомянутые условия.

  > λ, Eq. (1) is simplified as:/p> 1.65*105 S/m, but the tunnel resistivity increases to 45 Ω.m at σf = 0.5*105 S/m. As a result, the graphene conduction inversely influences the tunnel resistivity, while the thickness of graphene nanosheets cannot affect it. In fact, a super-conductive nanofiller can mainly decrease the tunnel resistivity in nanocomposites, which promotes the conductivity. However, the graphene thickness is an ineffective factor, which cannot change the tunnel resistivity./p> 15 and λ < 5 nm. Accordingly, abundant contacts among sheets and a minor tunneling length attain a deprived tunnel resistivity. In contrast, a less quantity of contacts and long tunnel negatively raise the tunnel resistivity./p> 1.65*105 S/m produces the tunnel resistivity of 10 Ω.m, but the tunnel resistivity grows to 45 Ω.m at σf = 0.5*105 S/m. Consequently, the graphene conduction inversely handles the tunnel resistivity, nonetheless the thickness of graphene nanosheets cannot affect it. The smallest level of tunnel resistivity as about 0 is also obtained by θ < 60°, while the highest tunnel resistivity is calculated by the highest ranges of both “d” and “θ”. As a result, the diameter of contact area between nanosheets and the filler angle directly govern the tunnel resistivity. In addition, the highest tunnel resistivity of 220 Ω.m is gotten by m = 2 and λ = 10 nm, nevertheless the tunnel resistivity mostly declines to around 0 at λ < 3 nm or m > 15 and λ < 5 nm. Therefore, plentiful contacts among nanosheets and a small tunneling length achieve a low tunnel resistivity in nanocomposites./p>