Electrical Conductivity and Percolation Threshold of Hybrid Carbon Fiber-Carbon Black Polymer Composites: Experimental Study and Modeling
محل انتشار: کنفرانس بین المللی فرآورش پلیمرها
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,555
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
PPSRC2011_370
تاریخ نمایه سازی: 30 بهمن 1390
چکیده مقاله:
The aim of this study is to characterize the synergy effect of carbon black (CB) and carbon fiber (CF) on the electrical conductivity and percolation threshold of hybrid polymer composites. Different formulation of polystyrene (PS) filled with three (CF/CB) ratios of 1.67, 3.33, 6.67 was compounded through twin screw extruder and then compression molded into sheets. Through-plane and in-plane electrical conductivity were measured by methods of 2 and 4 probes. The results showed synergism when using both fillers in the composite. The hybrid composites had the higher value of electrical conductivity than the single filler composite even at the filler content lower than the percolation threshold of single filler. Standard percolation model was used to determine the percolation threshold. The percolation threshold of hybrid composite moved toward the lower content of whole filler when both CB and CF were present in the composite. The effect of average length size and distribution of CF, CB aggregation size and the morphology on percolation and electrical conductivity was considered by microscopic analysis
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Atieh Motaghi
Department of Chemical & Biochemical Engineering, the University of Western Ontario, London, Ontario, Canada
Ghodratollah Hashemi Motlagh
Department of Chemical Engineering, Faculty of Engineering, University of Tehran, Tehran
Andrew Hrymak
Department of Chemical & Biochemical Engineering, the University of Western Ontario London, Ontario, Canada
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :