The electrical conductivity of solution-processed nanosheet networks

纳米片 材料科学 电阻率和电导率 纳米技术 电导率 导电体 薄板电阻 数码产品 计算机科学 电气工程 复合材料 工程类 物理 量子力学 图层(电子)
作者
Adam G. Kelly,Domhnall O’Suilleabhain,Cian Gabbett,Jonathan N. Coleman
出处
期刊:Nature Reviews Materials [Nature Portfolio]
卷期号:7 (3): 217-234 被引量:173
标识
DOI:10.1038/s41578-021-00386-w
摘要

Solution-processed networks of 2D nanosheets are promising for a range of applications in the field of printed electronics. However, the electrical performance of these networks — represented, for example, by the mobility — is almost always inferior to that of the individual nanosheets. In this Review, we highlight the central role that the inter-sheet junctions play in determining the electrical characteristics of such networks. After briefly reviewing ink formulation and printing methods, we use a selection of electronic applications as examples to demonstrate the dependence of network conductivity on network morphology. We show the network morphology to be heavily influenced by the deposition method, the post-treatment regime and the nanosheet properties. In turn, the morphology of the network fundamentally determines the properties of the inter-sheet junctions, which, ultimately, control the electrical performance of the network. We use reported electrical data to show that three main conduction regimes exist: the network conductivity can be limited by the junctions, by a combination of junction and material properties or, very rarely, by the material properties. Using a meta-analysis of published data, we propose simple models relating network conductivity and mobility to the junction resistance.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
ELSEAA发布了新的文献求助10
刚刚
XBK发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
愉快鞋子完成签到 ,获得积分10
3秒前
xuan发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
7秒前
8秒前
研友_VZG7GZ应助成功的院士采纳,获得10
8秒前
corn_mosnter完成签到,获得积分10
8秒前
huiwanfeifei发布了新的文献求助10
9秒前
酸奶蛋羹应助标致数据线采纳,获得10
10秒前
xuan发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
14秒前
15秒前
huiwanfeifei完成签到,获得积分10
17秒前
天天快乐应助zed320采纳,获得10
18秒前
20秒前
xuan发布了新的文献求助10
22秒前
22秒前
席涑完成签到,获得积分10
23秒前
23秒前
VVV发布了新的文献求助10
24秒前
今后应助呆呆的猕猴桃采纳,获得10
24秒前
第五元素完成签到,获得积分10
24秒前
今后应助眼睛大以寒采纳,获得10
25秒前
27秒前
27秒前
寒树发布了新的文献求助20
27秒前
xuan发布了新的文献求助10
29秒前
30秒前
30秒前
hmm完成签到,获得积分10
30秒前
乐乐应助淼淼采纳,获得10
31秒前
赘婿应助往海深处听采纳,获得10
32秒前
sugarballer发布了新的文献求助10
34秒前
Nie完成签到 ,获得积分10
36秒前
完美世界应助认真方盒采纳,获得30
36秒前
和谐的夏波完成签到,获得积分10
36秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7583507
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9162219
关于积分的说明 19606485
捐赠科研通 7165541
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266283
关于科研通互助平台的介绍 2431182
邀请新用户注册赠送积分活动 2257764