Blog

May 31, 2023

Simulación de conductividad eléctrica para sistemas de nanocables de polímero de plata.

Scientific Reports volumen 13, Número de artículo: 5 (2023) Cita este artículo 1715 Accesos 2 Citas 1 Detalles de Altmetric Metrics Se desarrolla un modelo simple para la conductividad de sistemas poliméricos

Scientific Reports volumen 13, número de artículo: 5 (2023) Citar este artículo

1715 Accesos

2 citas

1 altmétrica

Detalles de métricas

Se desarrolla un modelo simple para la conductividad de sistemas poliméricos que incluyen nanocables de plata (AgNW). Este modelo revela los efectos del espesor de la interfase, la distancia del túnel, la ondulación y la relación de aspecto de los nanocables, así como la fracción de volumen de relleno efectiva en la percolación y la conductividad eléctrica de muestras reforzadas con AgNW. La validez de este modelo se prueba utilizando los datos medidos de varias muestras. Según este modelo, los cálculos de conductividad concuerdan adecuadamente con los valores medidos. Los nanocables con una alta relación de aspecto producen una red grande y un inicio de percolación bajo que desarrollan la conductividad del nanocompuesto. Los resultados también muestran que una interfaz más gruesa expande la red, aumentando así la conductividad eléctrica. Además, los AgNW no ondulados exhiben más conductividad en comparación con los nanocables ondulados. Se concluye que las energías superficiales del medio polimérico y los nanocables no tienen efecto sobre la conductividad de las muestras. Por otro lado, la fracción de volumen y la relación de aspecto de los nanocables, además del espesor de la interfase y la distancia del túnel, tienen la mayor influencia en la conductividad de los nanocompuestos.

Los compuestos poliméricos convencionales contienen partículas de tamaño micrométrico de cargas orgánicas e inorgánicas1. Estos materiales requieren un alto contenido de carga, lo que puede aumentar el peso del composite y limitar su procesamiento. En consecuencia, los polímeros que contienen nanorellenos altamente conductores, como los nanomateriales de carbono (como nanotubos de carbono, grafeno y sus derivados) y nanomateriales metálicos, proporcionan nanocompuestos poliméricos (PNC) suficientemente conductores con contenidos de nanorellenos considerablemente más bajos2,3. Los investigadores están explorando los PNC para nuevas aplicaciones, incluidos biosensores, actuadores, dispositivos de almacenamiento de energía como supercondensadores y baterías, blindaje EMI, disipación electrostática (EDS), etc.4,5,6.

Una propiedad importante de los nanocompuestos poliméricos es su conductividad eléctrica (CE), que es extremadamente importante para aplicaciones prácticas en dispositivos y sensores electrónicos7,8,9. Los nanotubos y nanocables de carbono con altas relaciones de aspecto han recibido especial atención como nanorellenos en forma de varilla en la fabricación de PNC de alta conductividad10,11. Investigaciones recientes han llevado al desarrollo de nanomateriales metálicos que tienen propiedades electrónicas, ópticas, catalíticas, magnéticas y térmicas únicas12,13. Debido a la gran relación de aspecto y la conductividad eléctrica superior, los nanocables metálicos, incluidos el cobre, el oro, el níquel y la plata (AgNW), desempeñan un papel importante en las aplicaciones actuales14,15. En los últimos años, los AgNW han atraído mucha más atención debido a su buena conductividad y su fácil síntesis16,17,18,19.

Los AgNW son uno de los materiales más deseables, ya que el Ag a granel tiene una alta conductividad (6,3 × 107 S/m), lo que los hace aplicables en detección, electrónica y blindaje de interferencias electromagnéticas (EMI)20,21. Además, los AgNW son más amigables para los humanos que otros nanomateriales conductores no metálicos como los nanotubos de carbono porque poseen propiedades antimicrobianas22. Por lo tanto, los AgNW son un candidato prometedor para la fabricación de nanocompuestos de polímero conductor/AgNW (PAgNW)23,24. Un uso atractivo de las PNC basadas en AgNW es la fabricación de biosensores electroquímicos para la detección del cáncer de mama25. Los biosensores electroquímicos son un grupo de sensores que exhiben alta sensibilidad, rápida respuesta y bajos costos de fabricación para detectar diferentes tipos de agentes biológicos y enfermedades como diabetes26,27, cáncer28, etc. Dado que el cáncer de mama es uno de los tres más peligrosos y mortales cánceres en las mujeres, una detección temprana puede ser de gran ayuda para los pacientes. En consecuencia, es necesario desarrollar dispositivos de diagnóstico rápido, como biosensores, que posean alta sensibilidad y selectividad29. Los AgNW, con su alta conductividad eléctrica, propiedades antibacterianas y alta superficie específica, son excelentes candidatos para la fabricación de biosensores electroquímicos basados ​​en nanocompuestos poliméricos para la detección del cáncer.

A una cierta concentración del nanorelleno conductor, comúnmente conocida como umbral de percolación eléctrica, la conductividad del PNC aumenta dramáticamente30. En la concentración de percolación, los nanorellenos producen una red conductora en la matriz polimérica31. Varios parámetros afectan el umbral de percolación y la conductividad eléctrica en los PNC, incluida la relación de aspecto y el estado de dispersión del nanorelleno dentro de la matriz polimérica, la humectación entre el polímero y el nanorelleno, el espesor de la interfase, la distancia de tunelización, la ondulación y aglomeración de los nanocables, la fracción de volumen de los nanocables y técnica de procesamiento31.

El mecanismo clave responsable de la conductividad eléctrica del PAgNW es el túnel de electrones32. En otras palabras, la distancia del túnel afecta directamente la transferencia de cargas a través de las regiones del túnel. Por lo tanto, durante el proceso de tunelización de electrones entre nanocables, el tamaño del túnel afectará la conductividad del PNC final. Además, las regiones de interfase formadas en los PNC debido a la interfaz rígida entre el medio polimérico y el nanorelleno influyen en la conductividad eléctrica. El espesor de estas regiones, llamado espesor de interfase, afecta la percolación y la conductividad de las PNC33. A medida que aumenta el espesor de la interfase, también aumenta la conductividad eléctrica34. El cálculo de la distancia del túnel y el espesor de la interfase es un desafío en la práctica y en los experimentos. Por lo tanto, proporcionar un modelo computacional para estimar estos parámetros y finalmente calcular la conductividad eléctrica del nanocompuesto sería extremadamente útil y beneficioso.

Se han desarrollado numerosos modelos para analizar la conductividad de las PNC. Un método común para expresar la conductividad es la ley de potencia, asumiendo el concepto de percolación y la concentración de relleno. No es capaz de reflejar las características clave de los PNC, como el espesor de la interfase, la ondulación, la distancia del túnel y la relación de aspecto del nanorelleno35. En consecuencia, es crucial desarrollar nuevos modelos para la conductividad eléctrica de las PNC que sean capaces de tener en cuenta factores clave como las regiones de interfase, la distancia del túnel, la ondulación del nanorelleno y la relación de aspecto.

En nuestro artículo anterior34, el modelo de Kovacs se desarrolló considerando parámetros lógicos para la aproximación de la conductividad eléctrica en las muestras llenas de AgNW. Hemos investigado los efectos de varios parámetros, incluida la fracción de volumen y las dimensiones del nanorelleno, así como el espesor de la interfase y la resistividad de la tunelización en el modelo anterior. Sin embargo, un problema fue la estimación de la resistividad de los túneles en ese modelo. En el presente trabajo, se desarrolla el modelo Taheriano para estimar la conductividad eléctrica de compuestos rellenos de AgNW. Utilizando este modelo simple y aplicable, es posible examinar los impactos del rizado, el espesor de la interfase, la relación de aspecto, la fracción de volumen de los nanocables y el tamaño del túnel en la conductividad de los compuestos de AgNW. Utilizando los resultados experimentales de la literatura, se examina el modelo propuesto y se calculan los parámetros de interfase/tunelización. Además, se estudian los estímulos de los factores sobre la conductividad de las muestras. Los autores esperan que este modelo pueda ayudar a calcular la conductividad eléctrica de los PNC. La mayoría de los estudios anteriores han calculado la conductividad eléctrica de los nanocompuestos de AgNW utilizando métodos numéricos. Sin embargo, los modelos anteriores comúnmente ignoraban la profundidad de la interfase y las propiedades de tunelización. Además, el modelo anterior no puede presentar la conductividad de forma sencilla. En realidad, presentamos un modelo simple mediante parámetros significativos y efectivos que controlan la conductividad de los compuestos rellenos de AgNW.

Para predecir la conductividad eléctrica de los PNC reforzados con nanorellenos conductores, Taherian36 desarrolló un modelo matemático basado en tres factores clave, incluida la conductividad del relleno, la relación de aspecto de las partículas y la humectabilidad entre el medio y la nanopartícula, de la siguiente manera:

"σm" y "σf" son la conductividad del polímero y el nanorelleno, respectivamente, "α" muestra la. relación de aspecto del nanorelleno, la redondez depende de "α", cos (β) representa la humectabilidad entre el polímero y el nanorelleno, y "P" y "Q" también son parámetros modificables. La conductividad eléctrica de la mayoría de los polímeros es muy baja. Por lo tanto, no es necesario incluir el nivel insignificante de “σm” en el modelo. En consecuencia, la ecuación. (1) se modifica como:

En un artículo publicado en 2008, los autores ofrecieron un modelo para la conductividad de PNC que contienen nanotubos de carbono con una distribución aleatoria37 como:

"\(\emptyset_{f }\)" se refiere a la fracción de volumen de nanorelleno y "f" se refiere a la porción de partículas en la red. Por lo tanto, "\(\emptyset_{f }\)" y "f" afectan directamente la conductividad. Por lo tanto, el parámetro "P" puede considerarse como una función de "\(\emptyset_{f }\)" y "f" comparando las ecuaciones. (2 y 3). Aquí, consideramos "\(\emptyset_{f }\)" y "f" mediante funciones no lineales y la ecuación. (2) se reescribe como:

En vista del hecho de que la conductividad eléctrica es una función no lineal de la concentración de relleno, considerar "\(\emptyset_{f }\)" y "f" no lineales estará más cerca de la realidad y de los datos experimentales.

Normalmente, los nanorellenos en forma de varilla tienen una relación de aspecto (ɑ) de:

"l" y "d" representan la longitud y el diámetro del nanorelleno.

Además, existe un umbral de percolación para nanorellenos con dispersión aleatoria38 como:

El volumen de nanopartículas está representado por "V" y "Vex" es un volumen excluido como el volumen alrededor de una partícula que no está disponible para las partículas cercanas. "V" y "Vex" en PNC que contienen rellenos tubulares con dispersión accidental se expresan38 como:

Utilizando una capa de interfaz, los PNC pueden formar grandes redes. Existe la siguiente alteración en el volumen excluido como resultado de la parte de interfase:

“t” representa el espesor de la interfase. La zona de interfase se crea alrededor de los nanocables y tiene una conductividad menor que los nanocables. Entonces, puede transferir los electrones correctamente.

Además, los nanorellenos grandes en forma de varillas provocan ondulaciones que reducen su conductividad. Por lo tanto, para calcular la conductividad en función del parámetro de ondulación (u), es necesario definir la longitud equivalente (leq)34 de la siguiente manera:

Nanofiller no tendrá ondulación si u = 1, pero si u > 1, tendrá más ondulación. Al considerar "leq" como la longitud efectiva de los nanorellenos con alta ondulación (leq = l/u), "Vex" se cambia a:

El umbral de percolación de los nanorellenos se puede expresar de la siguiente manera al incluir la ondulación y el espesor de la interfase en la formulación "Vex":

Los AgNW y la interfase circundante constituyen la fracción de volumen efectiva del relleno de la siguiente manera:

∅ i se refiere a la fracción de volumen de las áreas de interfase, que se expresa de la siguiente manera:

La fracción de volumen de la interfase se calcula como:

Al colocar la Ec. (14) en la ecuación. (13), “∅ eff” se expresa como:

Las redes conductoras son producidas por solo una parte de los nanorellenos una vez que alcanzan el umbral de percolación, mientras que los nanocables restantes se dispersan por todo el medio. La parte de nanocables filtrados se considera la siguiente:

La fórmula para calcular la fracción de nanocables conectados en red se escribe de la siguiente manera considerando "∅ eff" en lugar de "∅ f" en la ecuación anterior:

Además, la conductividad del relleno ondulado también se define34 como:

Ryvkina et al39. ofreció un modelo matemático para las PNC que enfatiza el mecanismo de túnel de electrones como el mecanismo dominante en la conducción de las PNC como:

En esta expresión, "A" se refiere a una distancia de túnel característica y "\({\uplambda }\)" se refiere a la distancia de túnel entre nanorellenos. La distancia del túnel determina la distancia entre los AgNW vecinos y cuando es inferior a 10 nm, puede transferir los electrones y provocar la conductividad. Nuestro trabajo anterior34 demostró que la conductividad eléctrica de los PNC que contienen AgNW es inversamente proporcional a \({\uplambda }\). De esta manera, el parámetro "Q" en la Ec. (4) puede representar la distancia de túnel entre nanorellenos cercanos en PNC. El parámetro "Q" es igual a "\({ }\frac{{{\uplambda }^{2} }}{{z^{2} }}\) ". Por lo tanto, la ecuación. (4) se reescribe como sigue:

donde z = 1 nm como factor de tunelización. En otras palabras, "d" en esta ecuación tiene nm unidad.

Además, Taherian36 sugirió el factor "redondez". En otras palabras, la redondez aumenta con una disminución en la relación de aspecto del nanorelleno. La redondez se mide entre 0 y 1. Para la redondez, Zare et al35. han proporcionado la siguiente ecuación:

Taherian36 ha propuesto el papel de la humectación en la conductividad eléctrica por el cos (β) de la siguiente manera:

“\(\gamma_{f}\), “\(\gamma_{p}\)” y “\(\gamma_{fp}\)” representan las energías superficiales del nanorelleno, el polímero y la interfase relleno/polímero, respectivamente, y "β" denota el ángulo de humectación. Además, "\(\gamma_{fp}\)" se puede definir utilizando las energías superficiales de la siguiente manera:

La ecuación (20) se puede reescribir de la siguiente manera sustituyendo las ecuaciones. (21) y (22):

En la Fig. 1, se ilustran los efectos de "\(\gamma_{f}\) y "\(\gamma_{p}\)" sobre la conductividad eléctrica de los PNC. Los polímeros tienen una energía superficial de 20 a 50 mJ/m240 y los AgNW tienen una energía superficial de 1000 a 1500 mJ/m241. La Figura 1 muestra que la conductividad eléctrica del PNC cambia de manera insignificante en estos intervalos. En consecuencia, \({\text{exp}}\left( { - \frac{{\frac{1000 - \upalpha }{{1000}}}}{{\frac{{\gamma_{f} - \gamma_{ fp} }}{{\gamma_{p} }}}}} \right)\) término en la ecuación. (24) puede ignorarse. Por tanto, la ecuación. (24) se reescribe como sigue:

Los efectos de “\({\varvec{\gamma}}_{{\varvec{f}}}\) y “\({\varvec{\gamma}}_{{\varvec{p}}}\) ”sobre la conductividad eléctrica de un PNC mediante (a) gráficos 3D y (b) de contorno.

La ecuación 25 ofrece un modelo simple y beneficioso para estimar la conductividad en los PNC que contienen AgNW. En el modelo actual, se han reflejado los efectos de varios factores como la relación de aspecto, la porción de volumen y la conductividad de los nanocables, así como la longitud del túnel y la profundidad de la interfase.

Se utilizan datos experimentales de la literatura para probar la racionalidad del modelo propuesto. Los resultados experimentales y los resultados del modelo ofrecido se muestran en la Fig. 2 para nanocompuesto de poliimida/AgNW (PI/AgNW) (d = 250 nm, l = 50 μm, u ≈ 1,45)42, poli (éter cetona cetona) (PEKK) /muestra de AgNWs (d = 260 nm, l = 55 μm, u ≈ 1,65)43, nanocompuesto de poli(ácido láctico)/nanocables de plata (PLA/AgNWs) (d = 250 nm, l = 50 μm, u ≈ 1,6)23 y nanocompuesto de muestra de poli(metacrilato de metilo)/nanocables de plata (PMMA/AgNW) (d = 15 nm, l = 2,7 μm, u ≈ 1,9)44. Obtuvimos las dimensiones (d y l) de los nanocables para estas muestras de referencias23,42,43,44. En la Fig. 2, la conductividad experimentada muestra una buena concordancia con el modelo propuesto. Como resultado, el modelo propuesto es una ecuación ideal para estimar la conductividad en aplicaciones del mundo real.

Conductividades experimentales y teóricas para (a) muestras de PI/AgNWs42, (b) PEKK/AgNWs43, (c) PLA/AgNWs23 y (d) PMMA/AgNWs44 en diferentes concentraciones de nanorelleno según el modelo propuesto.

Dos parámetros clave en los nanocompuestos que afectan la conductividad eléctrica son el espesor de la interfase y la distancia del túnel para la transferencia de electrones. La comparación de los datos medidos con los pronósticos del modelo propuesto puede determinar los valores promedio de estos parámetros. Según los resultados experimentales, \(\hbox{``}\emptyset_{p} {^{\prime\prime}}\) se informó como 0,0049 para PI/AgNWs42, 0,0059 para PEKK/AgNWs43, 0,0059 para PLA/ AgNWs23 y 0,008 para PMMA/AgNWs44. Aplicando los valores experimentales del umbral de percolación a la ecuación. (12), podemos calcular el valor de “t” y “λ” (t, λ). Al comparar los valores de conductividad experimental con los del modelo ofrecido, los valores de (t, λ) se encuentran como (5 nm, 1,1 nm), (7 nm, 7,5 nm), (6 nm, 7,5 nm) y ( 1,5 nm, 4 nm) para los nanocompuestos PI/AgNWs42, PEKK/AgNWs43, PLA/AgNWs23 y PMMA/AgNWs44, respectivamente. En realidad, numerosos niveles para “t” y “λ” se calculan ajustando el inicio de percolación medido a la ecuación. (12), pero reportamos los promedio. Sin embargo, la profundidad de la interfase debe ser más corta que el radio de giro de las macromoléculas y la distancia del túnel debe ser inferior a 10 nm para fomentar la transferencia de electrones. Todos los cálculos para la profundidad de la interfase y la distancia del túnel se encuentran dentro de los rangos adecuados, lo que confirma las perdiciones. En consecuencia, este modelo se puede utilizar para calcular el espesor de la interfase y la distancia del túnel en PNC. Además, los valores de "t" y λ"" obtenidos por este modelo son casi idénticos para dos nanocompuestos con los mismos umbrales de percolación. Por lo tanto, es evidente que el modelo propuesto es altamente preciso.

El modelo ofrecido se utiliza para investigar cómo los diferentes parámetros manejan el inicio de la percolación y la conductividad de los nanocompuestos. Esta evaluación determina la previsibilidad del modelo ofrecido más los efectos de los factores sobre la conductividad eléctrica de los PNC. El cálculo de la conductividad eléctrica se ha realizado tomando la media de los siguientes parámetros: u = 1,4, l = 50 µm, t = 5 nm, d = 200 nm, λ = 2 nm, ∅f = 0,01 y σf = 6 × 107 S/m.

La Figura 3 ilustra las impresiones de "f" y "λ" en la conductividad de los PNC. La conductividad alcanza su máximo (1300 S/m) cuando λ = 1 nm y f = 0,7. También observamos que la conductividad es aproximadamente 0 en λ > 3,5 nm o f < 0,37. Como resultado, los aumentos en el valor "f" en una pequeña distancia de túnel entre nanocables conducen a una conductividad eléctrica mejorada del PNC final. Alternativamente, se observa una baja conductividad cuando una gran cantidad de nanocables no pueden participar en las redes conductoras y los nanocables están muy separados. Los estudios de la literatura han demostrado que una vez que se logra la percolación, el porcentaje de nanorellenos en red y la distancia de túnel entre los rellenos influyen significativamente en la conductividad45,46.

Los impactos de "f" y "λ" en la conductividad eléctrica de los PNC mediante (a) gráficos 3D y (b) de contorno.

La conductividad eléctrica aumenta al aumentar las dimensiones de la red, mientras que la conductividad eléctrica disminuye con redes más pequeñas. Por tanto, el valor de “f” se correlaciona directamente con la conductividad eléctrica. Además, nuestro trabajo anterior34 identificó una influencia directa de la dimensión de la red en la conductividad de los PNC, lo que respalda la precisión del modelo ofrecido para el cálculo de la conductividad eléctrica en los PNC. Además, el efecto túnel es un fenómeno probabilístico fuertemente influenciado por la distancia entre cualquier par de nanocables vecinos47. La percolación ocurre cuando se forman enlaces eléctricos entre nanorellenos que están físicamente separados, formando así redes conductoras45. Se cree que un mecanismo de tunelización de electrones determina la conductividad. De hecho, los electrones se transfieren entre nanorellenos a través de túneles de electrones45. La distancia del túnel determina la distancia entre AgNW adyacentes y puede transferir electrones cuando es inferior a 10 nm. Debido a las interacciones de Van der Waals, los nanorellenos no pueden entrar en contacto físico entre sí. Por lo tanto, permanecen separados por una barrera de energía de una brecha nanométrica, donde puede ocurrir un túnel de electrones cuando la distancia entre dos nanorellenos es menor que la distancia de corte umbral47,48. Ha habido varios estudios que indican una distancia de corte de túneles de aproximadamente 1,4 nm49,50. Además, numerosos informes confirman que la conductividad eléctrica está inversamente relacionada con la distancia del túnel51,52,53. Además, como se muestra en la Ec. (25), la conductividad está inversamente relacionada con la distancia del túnel. Por lo tanto, el modelo ofrecido adivina correctamente el efecto de la distancia del túnel sobre la conductividad del nanocompuesto.

La Figura 4 muestra las impresiones de "∅f" y "α" en la conductividad de los PNC. La conductividad eléctrica se maximiza a 305 S/m en ∅f = 0,02 y α > 820. Por el contrario, en ∅f < 0,014, se observa el valor mínimo de conductividad y el nanocompuesto está aislado. Los nanocables con una relación de aspecto más alta y una fracción de volumen más alta provocarán una conductividad eléctrica mejorada, mientras que una relación de aspecto más baja y una fracción de volumen más pequeña de los nanocables pueden resultar en una reducción de la conductividad.

Los estímulos de "∅f" y "α" sobre la conductividad eléctrica de los PNC mediante (a) gráficos de contorno 3D y (b).

Los nanocables de la matriz polimérica comienzan a formar redes conductoras después de superar el umbral de percolación. Cuando las concentraciones de nanocables están por debajo de los niveles de percolación, no se pueden formar redes conductoras. Por tanto, la tunelización de electrones no es posible. En concentraciones de relleno superiores al umbral de percolación, una fracción de nanocables crea redes conductoras con dimensiones específicas que ayudan a la transferencia de electrones y, por lo tanto, aumentan la conductividad. Además, aumentar la relación de aspecto de los nanocables mejora la conductividad eléctrica. En otras palabras, cuanto menor sea el diámetro y mayor la longitud de los nanocables, más fácil será la formación de redes conductoras en la matriz polimérica, permitiendo así que la percolación tenga lugar en fracciones de menor volumen de los nanocables, lo que mejora la conductividad eléctrica. Además, los estudios de la literatura indican que una mayor relación de aspecto de las partículas conductoras proporciona una mayor conductividad eléctrica para los nanocompuestos54,55. El nivel de conductividad por encima del umbral de percolación es equivalente para todo tipo de partículas con la misma naturaleza de material. Un umbral de percolación más bajo desplaza la curva de percolación hacia una menor cantidad de rellenos y se obtiene el mismo nivel de conductividad con un menor contenido de nanocables.

Por lo tanto, el modelo propuesto predice con precisión la relación entre la relación de aspecto y la conductividad eléctrica de los nanocompuestos.

La Figura 5 muestra los impactos del radio y la longitud de los nanocables en la conductividad. Según este gráfico, se ve que la conductividad eléctrica es inversamente proporcional al radio (o diámetro) de los nanocables y directamente proporcional a su longitud. Se obtiene una conductividad máxima de 12 S/m para PNC con l = 70 μm y R = 70 nm. Sin embargo, el PNC es un aislante completo en l <24 μm y en todos los radios de nanocables.

Las influencias de "R" y "l" en la conductividad eléctrica de los PNC mediante (a) gráficos 3D y (b) de contorno.

Los nanocables con un radio más pequeño y una longitud mayor tienen una relación de aspecto mayor. Con relaciones de aspecto más altas de los nanocables, las redes conductoras son más fáciles de formar56. En consecuencia, la percolación eléctrica tiene lugar en una fracción de volumen menor de nanocables. Además, las dimensiones de las redes conductoras aumentan a medida que aumentan las proporciones, y los electrones pueden atravesar fácilmente los nanocables, aumentando así la conductividad. Por otro lado, los nanocables con un radio mayor y una longitud más corta provocan una menor conductividad para el PNC, porque la relación de aspecto disminuye y las redes conductoras son difíciles de formar.

Los efectos de la conductividad de los nanocables y el espesor de la interfase sobre la conductividad eléctrica de los PNC también se ilustran en la Fig. 6. Se ilustra que la conductividad eléctrica del nanocompuesto alcanza 110 S/m en t = 50 nm y σf = 9 × 107 S /m, mientras que en t < 21 nm, el nanocompuesto está aislado. Se puede observar que la conductividad eléctrica de los PNC está directamente relacionada con la conductividad de los nanocables y el espesor de la interfase producida. Como resultado, cuanto mayor es la conductividad de los nanocables y más gruesa es la interfase, se produce una mejora en la conductividad del nanocompuesto. Por el contrario, la baja conductividad eléctrica de los nanocables y las interfases delgadas pueden aislar el nanocompuesto final.

Las influencias de "t" y "σf" en la conductividad eléctrica de los PNC mediante (a) gráficos de contorno 3D y (b).

La formación de redes conductoras en nanocompuestos se facilita aumentando el espesor de la interfase alrededor de los nanocables. La zona de interfase alrededor de los nanocables es conductora y provoca la transferencia de electrones. Por lo tanto, los electrones pueden transferirse más fácilmente entre nanocables y se mejora la conductividad eléctrica. Además, según la Ec. (15), una interfase más gruesa produce una fracción de volumen efectiva más alta de nanocables, lo que afecta directamente la conductividad eléctrica del nanocompuesto. Además, dado que las matrices poliméricas tienen baja conductividad eléctrica y generalmente son aislantes, es principalmente la conductividad de los nanocables la que controla la conductividad de los PNC. La conductividad de los PNC se mejora aumentando la conductividad de los nanocables, y la conductividad máxima se logra agregando más nanocables conductores. Una razón importante para esto puede verse en las tremendas diferencias en la conductividad eléctrica de los polímeros y los nanorellenos36,57, que demuestran la importancia de la conductividad de los nanocables para la conductividad eléctrica de los nanocompuestos. Por lo tanto, el modelo sugerido indica que la conductividad de los nanocables afecta en gran medida la conductividad de los nanocompuestos.

Los cálculos de conductividad se muestran en la Fig. 7 basados ​​en “∅ p” y “u”. El nanocompuesto tiene una conductividad máxima de 20 S/m en ∅ p = 0,001 y u = 1. Además, en ∅ p > 0,003, la conductividad es 0. Por lo tanto, un umbral de percolación bajo y una pequeña ondulación de los nanocables hacen que los nanocompuestos sean más conductores. y estos parámetros afectan de manera diferente la conductividad.

Conductividad eléctrica de un PNC por “∅ p” y “u”: (a) 3D y (b) gráficos de contorno.

La fracción de volumen de percolación provoca la formación de redes conductoras en los sistemas. La conductividad eléctrica del nanocompuesto está relacionada negativamente con el umbral de percolación, ya que es bien conocido que un umbral de percolación bajo aumenta el porcentaje de la red (Ec. 17), lo que aumenta la conductividad eléctrica. Las investigaciones bibliográficas también indicaron que un umbral de percolación más bajo provoca una mayor conductividad con una menor cantidad de nanopartículas58. Por lo tanto, es razonable mencionar que existe una relación inversa entre la conductividad y el inicio de la percolación, como la ofrece el modelo actual. Además, los nanocables que no son ondulados aumentan la conductividad eléctrica de los nanocompuestos, porque un rango más bajo de "u" muestra nanocables más rectos en PNC, lo que aumenta la longitud efectiva de los nanocables. Los nanocables rectos alcanzan el umbral de percolación más pequeño, lo que aumenta las dimensiones de las redes y la conductividad de los PNC59. Por lo tanto, "u" maneja negativamente la conductividad de los PNC, como lo indica el modelo avanzado.

Se derivó un modelo aplicable para la conductividad de nanocompuestos rellenos de AgNW utilizando varios factores clave, incluida la fracción de volumen de nanocables, la relación de aspecto, el umbral de percolación, el tamaño de la interfase, la distancia de túnel, la ondulación del relleno y la conductividad de los nanocables. Los resultados experimentales confirmaron las predicciones del modelo propuesto. Además, se investigaron los efectos de diferentes factores sobre la conductividad eléctrica del nanocompuesto. Los estudios matemáticos indicaron que las energías superficiales de los nanocables medianos y de plata no afectaron la conductividad eléctrica de los PNC. Por lo tanto, estos términos no fueron tenidos en cuenta en el modelo propuesto. Se observa una conductividad mínima en λ > 3,5 nm of < 0,37, lo que demuestra que un porcentaje de red más bajo y una distancia de túnel más grande dan como resultado una reducción en la conductividad del nanocompuesto. Además, se mostró una conductividad eléctrica máxima de 305 S/m en ∅f = 0,02 y α > 820, lo que indica que la relación de aspecto y la fracción de volumen de los nanocables afectan directamente la conductividad. Además, un umbral de percolación bajo y una pequeña curvatura de los nanocables producen una conductividad más alta, pero un umbral de percolación superior a 0,003 produce una muestra aislada. En conclusión, una mayor fracción de volumen de nanocables, nanocables más largos y rectos, una interfase más gruesa y una distancia de túnel más pequeña conducirán a una mayor mejora en la conductividad de los PNC.

Los datos que respaldan los hallazgos de este estudio están disponibles previa solicitud al autor correspondiente.

Ilyas, RA y cols. Compuestos poliméricos rellenos de derivados metálicos: una revisión de los retardantes de llama. Polímeros 13, 1701 (2021).

Artículo de Google Scholar

Gooneh-Farahani, S., Naghib, SM, Naimi-Jamal, MR y Seyfoori, A. Un nanoportador sensible al pH basado en nanocompuesto de grafeno-quitosano estabilizado con BSA para la liberación sostenida y prolongada de agentes anticancerígenos. Ciencia. Rep. 11, 1-14 (2021).

Artículo de Google Scholar

Gupta, S. y col. Inmunosensor basado en nanohíbridos preparado para la detección del antígeno BabA de Helicobacter pylori mediante ensamblaje de anticuerpos inmovilizados con plataforma de detección @ Pdnano/rGO/PEDOT. Ciencia. Representante 10, 1-14 (2020).

ADS del artículo Google Scholar

German, N., Ramanaviciene, A. & Ramanavicius, A. Nanocompuestos de polímeros conductores dispersos con glucosa oxidasa y nanopartículas de oro para el diseño de biosensores enzimáticos de glucosa. Polímeros 13, 2173 (2021).

Artículo de Google Scholar

Anderson, L., Govindaraj, P., Ang, A., Mirabedini, A. y Hameed, N. Modelado, fabricación y caracterización de nanocompuestos de grafeno/polímero para aplicaciones de protección contra interferencias electromagnéticas. Tendencias del carbono 4, 100047 (2021).

Artículo de Google Scholar

Nie, N. y col. La aplicación de nanocompuestos poliméricos en dispositivos de almacenamiento de energía. Materiales nanocompuestos poliméricos: aplicaciones en dispositivos electrónicos integrados. 157–187 (2021).

Sharma, S., Sudhakara, P., Omran, AAB, Singh, J. & Ilyas, RA Tendencias y desarrollos recientes en la realización de nanocompuestos poliméricos para aplicaciones multifuncionales. Polímeros 13, 2898 (2021).

Artículo de Google Scholar

Bera, M. & Maji, PK Nanocompuestos poliméricos a base de grafeno: materiales para la revolución futura. Politécnico del Ministerio de Justicia. Ciencia. 1, 13 (2017).

Google Académico

Idumah, CI y Obele, CM Comprensión de la influencia interfacial en las propiedades de los nanocompuestos poliméricos. Navegar. Interfaces 22, 100879 (2021).

Artículo de Google Scholar

Tang, J., Sun, H., Li, X., Liang, F. y Jiang, T. Nanocables de plata grabados químicamente con forma rugosa sintonizable para dispersión Raman mejorada en la superficie. Surf de coloides. A 630, 127521 (2021).

Artículo de Google Scholar

Lin, S., Zou, C., Liang, H., Peng, H. y Liao, Y. La eliminación efectiva de iones de níquel de una solución acuosa en nanotubos de carbono magnéticos de paredes múltiples modificados por $ β $ -ciclodextrina. Surf de coloides. A 619, 126544 (2021).

Artículo de Google Scholar

Dikshit, PK y cols. Síntesis verde de nanopartículas metálicas: aplicaciones y limitaciones. Catalizadores 11, 902 (2021).

Artículo de Google Scholar

Saravanan, A. y col. Una revisión sobre la biosíntesis de nanopartículas metálicas y sus aplicaciones ambientales. Quimiosfera 264, 128580 (2021).

ADS del artículo Google Scholar

Song, JY, Oh, JH, Choi, D. & Park, SM Técnica de modelado altamente eficiente para electrodos de nanocables de plata mediante deposición por electropulverización y su aplicación a sensores táctiles triboeléctricos autoalimentados. Ciencia. Representante 11, 1-12 (2021).

ADS del artículo Google Scholar

Hwang, JS y cols. Reciclaje de restos de nanopartículas de plata provenientes de la ablación láser de nanocables de plata en medios líquidos para lograr un desperdicio mínimo de material. Ciencia. Rep. 11, 1-11 (2021).

Google Académico

Kim, A., Won, Y., Woo, K., Jeong, S. & Moon, J. Electrodos compuestos transparentes sin indio procesados ​​mediante solución basados ​​en nanocables de Ag y óxido metálico para células solares de película delgada. Adv. Func. Madre. 24, 2462–2471 (2014).

Artículo de Google Scholar

Shi, Y. et al. Síntesis y aplicaciones de nanocables de plata para películas conductoras transparentes. Micromáquinas 10, 330 (2019).

Artículo de Google Scholar

Jones, RS, Draheim, RR y Roldo, M. Nanocables de plata: síntesis, actividad antibacteriana y aplicaciones biomédicas. Aplica. Ciencia. 8, 673 (2018).

Artículo de Google Scholar

Zhang, P. y col. Nanocables de plata: tecnologías de síntesis, mecanismo de crecimiento y aplicaciones multifuncionales. Madre. Ciencia. Ing. B 223, 1-23 (2017).

Artículo de Google Scholar

Zhang, Z., Wang, H., Li, S., Li, L. y Li, D. Nanofibras de celulosa transparentes y flexibles/nanocables de plata/electrodo compuesto de resina acrílica. Compos. Una aplicación. Ciencia. Fabricante. 76, 309–315 (2015).

Artículo de Google Scholar

Yoon, Y., Hall, AS y Surendranath, Y. El ajuste de la mesoestructura del catalizador de plata promueve la conversión selectiva de dióxido de carbono en combustibles. Angélica. Química. En t. Ed. 55, 15282-15286 (2016).

Artículo de Google Scholar

Yerli-Soylu, N. et al. Cerámicas nanocompuestas de TiO2 dopadas con nanopartículas de plata para la degradación fotocatalítica del azul de metileno y actividad antibacteriana contra Escherichia coli. Ing. Ciencia. Tecnología. En t. J. 35, 101175 (2022).

Google Académico

Fallahi, H., Azizi, H., Ghasemi, I. & Karrabi, M. Preparación y propiedades de nanocompuestos de nanocables de plata/poli (ácido láctico) eléctricamente conductores, flexibles y transparentes. Org. Electrón. 44, 74–84 (2017).

Artículo de Google Scholar

Xu, F. & Zhu, Y. Conductores de nanocables de plata altamente conductores y estirables. Adv. Madre. 24, 5117–5122 (2012).

Artículo de Google Scholar

Hasanzadeh, M. et al. Inmunoensayo ultrasensible de la proteína de susceptibilidad al cáncer de mama tipo 1 (BRCA1) utilizando poli (dopamina-beta ciclodextrina-bromuro de cetil trimetilamonio) dopado con nanopartículas de plata: una nueva plataforma en el diagnóstico temprano del cáncer de mama y eficiente. Microquímica. J. 145, 778–783 (2019).

Artículo de Google Scholar

Mohammadpour-Haratbar, A., Mazinani, S., Sharif, F. y Bazargan, AM Mejora del rendimiento de la biodetección no enzimática de nanofibras de carbono electrohiladas decoradas con partículas de Ni/Co mediante oxidación. Aplica. Bioquímica. Biotecnología. 194, 1–23 (2022).

Artículo de Google Scholar

Mohammadpour-Haratbar, A., Mosallanejad, B., Zare, Y., Rhee, KY y Park, S.-J. Nanopartículas de Co3O4 incrustadas en nanofibras de carbono electrohiladas como electrodos nanocompuestos independientes como biosensores de glucosa libres de enzimas altamente sensibles. Rev. Adv. Madre. Ciencia. 61, 744–755 (2022).

Artículo de Google Scholar

Mohammadpour-Haratbar, A., Zare, Y. & Rhee, KY Biosensores electroquímicos basados ​​en nanocompuestos poliméricos para detectar el cáncer de mama: avances recientes y perspectivas de futuro. Adv. Ciencia de la interfaz coloidal. 309, 102795 (2022).

Artículo de Google Scholar

Wang, W., Han, R., Chen, M. & Luo, X. Biosensores electroquímicos basados ​​en hidrogel peptídico antiincrustante para la detección altamente sensible del biomarcador de cáncer HER2 en suero humano. Anal. Química. 93, 7355–7361 (2021).

Artículo de Google Scholar

Krukiewicz, K. y col. Percolación eléctrica en materiales de interfaz neuronal compuestos de poli ($\varepsilon$-decalactona) extrínsecamente conductores. Ciencia. Representante 11, 1-10 (2021).

Artículo de Google Scholar

Zare, Y. & Rhee, KY Formulación de resistencia a la formación de túneles entre nanotubos de carbono vecinos en nanocompuestos poliméricos. Ing. Ciencia. Tecnología. En t. J. 24, 605–610 (2021).

Google Académico

Carvalho Fernandes, DC, Lynch, D. & Berry, V. Estructuras de grafeno/polímero impresas en 3D para dispositivos basados ​​en túneles de electrones. Ciencia. Representante 10, 1–8 (2020).

Artículo de Google Scholar

Zare, Y., Rhee, KY y Park, S.-J. Un modelo aplicable para el módulo de muestras de nanotubos de halloysita polimérica según las características de los nanotubos de halloysita, la zona de interfase y la red de relleno/interfase. Surf de coloides. A 628, 127330 (2021).

Artículo de Google Scholar

Mohammadpour-Haratbar, A., Zare, Y. & Rhee, KY Desarrollo de un modelo teórico para estimar la conductividad eléctrica de un sistema polimérico reforzado con nanocables de plata aplicable para la biodetección de células de cáncer de mama. J. Mercado. Res. 18, 4894–4902 (2022).

Google Académico

Zare, Y., Mišković-Stanković, V. & Rhee, KY Efectos de las regiones de interfase y la distancia de túnel sobre la conductividad eléctrica de los nanocompuestos de nanotubos de carbono poliméricos. Letra de carbono. 29, 567–577 (2019).

Artículo de Google Scholar

Taherian, R. Modelo experimental y analítico para la conductividad eléctrica de nanocompuestos a base de polímeros. Compos. Ciencia. Tecnología. 123, 17–31 (2016).

Artículo de Google Scholar

Deng, F. y Zheng, Q.-S. Un modelo analítico de conductividad eléctrica efectiva de compuestos de nanotubos de carbono. Aplica. Física. Letón. 92, 71902 (2008).

Artículo de Google Scholar

Mutiso, RM y Winey, KI Propiedades eléctricas de nanocompuestos poliméricos que contienen nanorellenos en forma de varilla. Prog. Polimero. Ciencia. 40, 63–84 (2015).

Artículo de Google Scholar

Modelización teórica y resultados experimentales. Ryvkina, N., Tchmutin, I., Vilčáková, J., Pel\'\išková, M. & Sáha, P. El comportamiento de deformación de la conductividad en compuestos donde el transporte de portadores de carga se realiza mediante túneles. Sintetizador. Reunió. 148, 141-146 (2005).

Artículo de Google Scholar

Tsibouklis, J. & Nevell, TG Polímeros de energía superficial ultrabaja: los requisitos de diseño molecular. Adv. Madre. 15, 647–650 (2003).

Artículo de Google Scholar

Medasani, B., Park, YH y Vasiliev, I. Estudio teórico de la energía superficial, la tensión y la contracción de la red de nanopartículas de plata. Física. Rev. B 75, 235436 (2007).

ADS del artículo Google Scholar

Nguyen, THL, Cortes, LQ, Lonjon, A., Dantras, E. y Lacabanne, C. Compuestos de poliimida y nanocables de Ag de alta conductividad: mecanismo de transporte de carga en materiales termoplásticos termoestables. J. No-Cryst. Sólidos 385, 34–39 (2014).

ADS del artículo Google Scholar

Cortes, LQ, Lonjon, A., Dantras, E. y Lacabanne, C. Compuestos termoplásticos de alto rendimiento poli (éter cetona cetona) / nanocables de plata: propiedades morfológicas, mecánicas y eléctricas. J. No-Cryst. Sólidos 391, 106–111 (2014).

ADS del artículo Google Scholar

Zeraati, AS, Arjmand, M. & Sundararaj, U. Nanocompuestos de polímero híbrido de nanocables de plata/nanocables de MnO2: materiales con alta permitividad dieléctrica y baja pérdida dieléctrica. Aplicación ACS. Madre. Interfaces 9, 14328–14336 (2017).

Artículo de Google Scholar

Chanda, A., Sinha, SK y Datla, NV Conductividad eléctrica de nanocompuestos aleatorios y alineados: modelos teóricos y validación experimental. Compos. Una aplicación. Ciencia. Fabricante. 149, 106543 (2021).

Artículo de Google Scholar

Pal, G. & Kumar, S. Modelado multiescala de la conductividad eléctrica efectiva de compuestos híbridos de matriz de polímero, nanotubos de carbono y fibra de carbono corta. Madre. Des. 89, 129-136 (2016).

Artículo de Google Scholar

Doh, J., Park, S.-I., Yang, Q. y Raghavan, N. El efecto de la quiralidad de los nanotubos de carbono en la conductividad eléctrica de los nanocompuestos poliméricos considerando la resistencia a la formación de túneles. Nanotecnología 30, 465701 (2019).

Artículo de Google Scholar

Hu, N., Karube, Y., Yan, C., Masuda, Z. y Fukunaga, H. Efecto túnel en un sensor de tensión nanocompuesto de nanotubos de polímero/carbono. Acta Mater. 56, 2929–2936 (2008).

ADS del artículo Google Scholar

Bao, WS, Meguid, SA, Zhu, ZH & Weng, GJ Resistencia a los túneles y su efecto sobre la conductividad eléctrica de nanocompuestos de nanotubos de carbono. J. Aplica. Física. 111, 93726 (2012).

Artículo de Google Scholar

Fang, C., Zhang, J., Chen, X. & Weng, GJ Un modelo de Monte Carlo con aproximación equipotencial y resistencia de túnel para la conductividad eléctrica de compuestos poliméricos de nanotubos de carbono. Carbono 146, 125-138 (2019).

Artículo de Google Scholar

Payandehpeyman, J., Mazaheri, M. & Khamehchi, M. Predicción de la conductividad eléctrica de nanocompuestos de polímero-grafeno mediante el desarrollo de un modelo analítico que considera los efectos de interfase, túneles y geometría. Compos. Comunitario. 21, 100364 (2020).

Artículo de Google Scholar

Ambrosetti, G. y col. Solución del problema de tunelización-percolación en el régimen de nanocompuestos. Física. Rev. B 81, 155434 (2010).

ADS del artículo Google Scholar

Maiti, S., Suin, S., Shrivastava, NK y Khatua, BB Bajo umbral de percolación en nanocompuestos de policarbonato/nanotubos de carbono de paredes múltiples mediante mezcla en fusión con poli (tereftalato de butileno). J. Aplica. Polimero. Ciencia. 130, 543–553 (2013).

Artículo de Google Scholar

Chen, J. y Yan, L. Efecto de la relación de aspecto de los nanotubos de carbono sobre las propiedades térmicas y eléctricas de los nanocompuestos epoxi. Batán. Nanotub. Nanoestructura de carbono. 26, 697–704 (2018).

ADS del artículo Google Scholar

Qian, J. y col. Efecto de la relación de aspecto de nanotubos de carbono de paredes múltiples sobre la dispersión en copolímero de bloques de etileno-$α$-octeno y las propiedades de los nanocompuestos. J. Polim. Res. 26, 1-11 (2019).

Artículo de Google Scholar

Li, J. y col. Correlaciones entre el umbral de percolación, el estado de dispersión y la relación de aspecto de los nanotubos de carbono. Adv. Func. Madre. 17, 3207–3215 (2007).

Artículo de Google Scholar

Thabet, A., Mubarak, YA y Bakry, M. Una revisión de los efectos de los nanorellenos en los polímeros industriales y sus características. J. Ing. Ciencia 39, 377–403 (2011).

Google Académico

Gao, C. y col. Redes de grafeno con bajo umbral de percolación en nanocompuestos de ABS: localización selectiva y propiedades eléctricas y reológicas. Aplicación ACS. Madre. Interfaces 6, 12252–12260 (2014).

Artículo de Google Scholar

Li, C., Thostenson, ET y Chou, T.-W. Efecto de la ondulación de los nanotubos sobre la conductividad eléctrica de compuestos basados ​​en nanotubos de carbono. Compos. Ciencia. Tecnología. 68, 1445-1452 (2008).

Artículo de Google Scholar

Descargar referencias

Este trabajo fue apoyado por el Programa de Investigación en Ciencias Básicas a través de la Fundación Nacional de Investigación de Corea (NRF) financiada por el Ministerio de Educación, Ciencia y Tecnología (2022R1A2C1004437). También contó con el apoyo del gobierno de Corea (MSIT) (2022M3J7A1062940).

Grupo de Investigación en Biomateriales e Ingeniería de Tejidos, Departamento de Tecnologías Interdisciplinarias, Centro de Investigación del Cáncer de Mama, Instituto del Cáncer Motamed, ACECR, Teherán, Irán

Ali Mohammadpour-Haratbar y Yasser Zare

Departamento de Ingeniería Mecánica (BK21 Four), Facultad de Ingeniería, Universidad Kyung Hee, Yongin, República de Corea

Kyong Yop Rhee

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

AM e YZ escribieron el texto principal del manuscrito. KYR revisó el texto. Todos los autores revisaron el manuscrito.

Correspondencia a Yasser Zare o Kyong Yop Rhee.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

Springer Nature se mantiene neutral con respecto a reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.

Acceso Abierto Este artículo está bajo una Licencia Internacional Creative Commons Attribution 4.0, que permite el uso, compartir, adaptación, distribución y reproducción en cualquier medio o formato, siempre y cuando se dé el crédito apropiado al autor(es) original(es) y a la fuente. proporcione un enlace a la licencia Creative Commons e indique si se realizaron cambios. Las imágenes u otro material de terceros en este artículo están incluidos en la licencia Creative Commons del artículo, a menos que se indique lo contrario en una línea de crédito al material. Si el material no está incluido en la licencia Creative Commons del artículo y su uso previsto no está permitido por la normativa legal o excede el uso permitido, deberá obtener permiso directamente del titular de los derechos de autor. Para ver una copia de esta licencia, visite http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Reimpresiones y permisos

Mohammadpour-Haratbar, A., Zare, Y. & Rhee, KY Simulación de conductividad eléctrica para sistemas de nanocables de polímero de plata. Representante científico 13, 5 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-022-25548-w

Descargar cita

Recibido: 27 de julio de 2022

Aceptado: 30 de noviembre de 2022

Publicado: 02 de enero de 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-25548-w

Cualquier persona con la que compartas el siguiente enlace podrá leer este contenido:

Lo sentimos, actualmente no hay un enlace para compartir disponible para este artículo.

Proporcionado por la iniciativa de intercambio de contenidos Springer Nature SharedIt

Informes Científicos (2023)

Al enviar un comentario, acepta cumplir con nuestros Términos y pautas de la comunidad. Si encuentra algo abusivo o que no cumple con nuestros términos o pautas, márquelo como inapropiado.