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グラフェンの隣接するナノシート間のトンネル抵抗率の予測

Jul 10, 2023

Scientific Reports volume 13、記事番号: 12455 (2023) この記事を引用

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メトリクスの詳細

この研究では、グラフェンとポリマーのナノ複合材料における隣接するナノシート間のトンネル抵抗率が、グラフェンとトンネルの特性の関数として単純な式で表されます。 この式は、トンネルの役割と界面領域を反映するグラフェン充填材料の導電性に関する 2 つの高度なモデルを接続することによって得られます。 適用されたモデルの予測は、いくつかのサンプルのテストされたデータにリンクされています。 トンネル抵抗率に対するすべての要因の影響は、提案された式を使用して評価および解釈されます。 モデルと提案された式による研究例のトンネル抵抗率の計算は、同じレベルを示し、提示された方法論を裏付けます。 結果は、超伝導グラフェン、狭いトンネル幅、ナノシート間の多数の接触、および短いトンネル長によって、トンネル抵抗率が減少することを示している。

グラフェンは理想的な電気的、機械的、熱的、化学的特性を示すため、グラフェン充填製品はエレクトロニクス、電磁シールド、センシング、エネルギーデバイス、ダイオードなどのさまざまな分野で利用できます1、2、3、4、5、6、7、8。 9、10、11、12、13、14、15、16、17、18。 CNT と比較して、グラフェン ナノシートのアスペクト比が高く、表面積が大きいため、パーコレーションの開始が低くなり、導電性が高くなります 19。 そこで研究者らは、その性能を最適化するためにポリマーグラフェンナノ複合材料に広く焦点を当ててきました。 ポリマーグラフェンナノ複合材料に関する最近の研究では、少ないフィラー量でパーコレーションの開始が少なく、優れた導電性を備えたサンプルを調製することが試みられています20、21、22。 パーコレーションの開始は、直径と厚さの比としてのナノフィラーのアスペクト比に逆比例します23、24。したがって、ナノ粒子の寸法、分散品質、凝集/凝集などの多くのパラメーターがパーコレーションの開始、つまりナノコンポジットの導電率を制御します。

トンネル効果や界面など、ナノスケールに起因すると考えられるいくつかの新しいパラメータも、パーコレーションの開始を制御する可能性があります。 電子は隣接する粒子間の小さなトンネルを通って容易に輸送できるため、トンネリングツールは主にナノ複合材料の導電率(ここでは導電率と略します)を制御します25、26、27、28。 実際、導電性はナノ粒子の物理的な結合を必要としないため、トンネル効果によってナノ複合材料のパーコレーションの開始が変化します。 しかし、CNT ベースの製品のトンネル伝導性に焦点を当てた研究者はほとんどいません 29、30、31。 さらに、ナノ粒子の外部領域が大きいため、界面はパーコレーションの開始を効率的に減少させることができます。 界面は、フィラーとポリマーの界面にある枯渇したポリマー層です 32、33。ナノ粒子を覆う界面領域は結合して、サンプル内のネットを構築することができます 34、35、36、37、38。 この魅力的なテーマは、ポリマーナノ複合材料の機械的挙動について研究されてきました 39,40,41,42,43 が、導電率における界面の役割はほとんど研究されていませんでした。

CNT の量、うねり、導電性、アスペクト比などの CNT の要因を仮定して、CNT 充填例の導電率についてさまざまな方程式が展開されました 44、45、46、47。 また、CNT 製品の導電率に対するトンネル効果と界面相の重要性を報告した研究はほとんどありません 34、47、48。しかし、グラフェンベースのシステムの導電率に関するモデリング作業は実際には不完全です。 前者の研究では、通常、浸透の開始をフィラーのアスペクト比と相関させ、従来のべき乗則式によって導電率を判断していました49、50、51。 要約すると、前述の研究ではパーコレーションの開始と伝導率における界面とトンネルは考慮されておらず、これらの要因が主に言及された項を制御しています。

  > 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>