Frequency dependencies of electrical characteristics of composite materials based on organosiloxanes and highly dispersed carbon fillers of various shapes

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Composites based on siloxane with additives of hybrid filler in the form of a mixture of spherical and extended carbon structures frequency characteristics are studied by electrometrical method. The effect of the filler type and concentration on the conductive properties of the composites, as well as the behavior of electrical resistance during mechanical stretching, was determined. The introduction of a hybrid filler into the composite significantly changes the value and depending type of electrical conductivity.

About the authors

E. I. Klimova

Immanuel Kant Baltic Federal University

Email: EIKlimova@kantiana.ru
Kaliningrad, Russia

V. I. Zhukov

Immanuel Kant Baltic Federal University

Email: EIKlimova@kantiana.ru
Kaliningrad, Russia

G. O. Molokanov

Immanuel Kant Baltic Federal University

Email: EIKlimova@kantiana.ru
Kaliningrad, Russia

O. O. Molokanova

Immanuel Kant Baltic Federal University

Email: EIKlimova@kantiana.ru
Kaliningrad, Russia

D. U. Selyakova

Immanuel Kant Baltic Federal University

Email: EIKlimova@kantiana.ru
Kaliningrad, Russia

O. A. Molokanova

Immanuel Kant Baltic Federal University

Author for correspondence.
Email: EIKlimova@kantiana.ru
Kaliningrad, Russia

References

  1. Ameri S.K., Kim M., Kuang I. et al. // Imperceptible electrooculography graphene sensor system for human–robot interface, npj 2D Materials and Applications. 2018. № 2. P. 1. https://doi.org/10.1002/adma.201505124
  2. Takeshita T., Yoshida M., Takei Y. et al. // Sci Rep. 2019. V. 9. P. 5897. https://doi.org/10.1038/s41598-019-42027-x
  3. Semenukha O. V., Voronina S. Yu. // Technology of the textile industry. 2023. № 6 (408). P. 241. https://doi.org/10.47367/0021-3497_2023_6_241
  4. Folorunso O., Hamam Y., Sadiku R. et al. // Polymers. 2019. V. 8. № 11. P. 1250. https://doi.org/10.3390/polym11081250
  5. Lu C., Liu E., Sun Q., Shao Y. // Polymers. 2024. № 17. P. 2496. https://doi.org/10.3390/polym16172496
  6. Jang S., Oh J.H. // Sci Rep. 2018. V. 8. P. 1.
  7. Simbirtseva G.V., Babenko S.D., Kiryukhin D.P., Arbuzov A.A. // Russ. J. Phys. Chem. B. 2023. V. 17. № 1. P. 107. https://doi.org/10.31857/S0207401X23010119
  8. Rogovina S.Z., Gasimov M.M., Lomakin S.M. et al. // Russ. J. Phys. Chem. B. 2023. V. 17. № 6. P. 1376. https://doi.org/10.31857/S0207401X23110080
  9. Marinho B., Ghislandi M., Tkalya E. et al. // Powder Technol. 2012. V. 221. P. 351. https://doi.org/10.1016/j.powtec.2012.01.024
  10. Simbirtseva G.V., Piven N.P., Babenko S.D. // Russ. J. Phys. Chem. B. 2020. V. 14. № 6. P. 980.
  11. Onggar T., Kruppke I., Cherif C. // Polymers. 2020. V. 12. № 12. P. 2867. https://doi.org/10.3390/polym12122867
  12. Radzuan N., Sulong A., Sahari J. // Intern. J. Hydrogen Energy. 2017. V. 42. № 14. P. 9262. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2016.03.045
  13. Taherian R., Kausar A. Electrical Conductivity in Polymer-Based Composites: Experiments, Modelling, and Applications. Elsevier, 2018. https://doi.org/10.1016/C2016-0-03699-9
  14. Yang W., Gong Y., Li W. // Front. Bioeng. Biotechnol. 2020. V. 8. P. 622923.
  15. Vafaiee M., Ejehi F., Mohammadpour R. // Sci Rep. 2023. № 13. P. 370. https://doi.org/10.1038/s41598-023-27690-5
  16. Ward M.P., Rajdev P., Ellison C., Irazoqui P.P. // Brain Res. 2009. V. 1282. P. 183. https://doi.org/10.1016/j.brainres.2009.05.052
  17. Obidin N., Tasnim F., Dagdeviren C. // Adv. Mater. 2019. V. 32. № 15. P. 1901482. https://doi.org/10.1002/adma.201901482
  18. Patil A.C., Thakor N.V. // Med. Biol. Eng. Comput. 2016. V. 54. P. 23. https://doi.org/10.1007/s11517-015-1430-4
  19. Song E., Li J., Won S.M. et al. // Nat. Mater. 2020. V. 19. P. 590. https://doi.org/10.1038/s41563-020-0679-7
  20. Zhou Y., Burgoyne Morris G.H., Nair M. // Cell Rep. Phys. Sci. 2024. V. 5. № 8. P. 101852. https://doi.org/10.1016/j.xcrp.2024.101852
  21. Li Y., Ai Q., Mao L. et al. // Sci. Rep. 2021. V. 11. P. 21006.
  22. Avanesyan V.T., Puchkov M.Yu. // Izvestiya RSPU named after A. I. Herzen. 2009. № 95. P. 39 [In Russian].
  23. Luscheikin G.A. Methods for studying the electrical properties of polymers. Moscow: Khimiya, 1998 [In Russian].
  24. Van Krevelen D.V. Properties of Polymers: Correlations with Chemical Structure. Amsterdam: Elsevier, 1972.
  25. Blythe A.R. Electrical properties of Polymers. London B.Y.: Cambridge Univ. Press, 1980.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».