بهینه سازی پارامترهای رشد نانولوله های کربنی بر زیرلایه توسط شبکه عصبی مورد استفاده در نمایشگرهای نشر میدان با استفاده از روش رسوب بخار شیمیایی حرارتی

نویسندگان

1 دانشگاه آزاد اسلامی، واحد تهران شمال، باشگاه پژوهشگران جوان و نخبگان، تهران، ایران

2 دانشگاه صنعتی خواجه نصیر الدین طوسی، دانشکده مهندسی مواد، دکتری مهندسی مواد

3 دانشکده مهندسی مواد، دانشگاه صنعتی سهند

چکیده

با توجه به اهمیت بالای نانولولههای کربنی و کاربرد گسترده این مواد در صنایع و زمینه‌های مختلف، روش‌های تولید و پارامترهای مختلف تأثیرگذار می‌تواند در خواص نانولوله‌های تولیدی بسیار چشم‌گیر باشد در این مقاله برای اولین بار، با استفاده از شبکه عصبی به بررسی پارامترهای تأثیرگذار (با توجیه اقتصادی و صنعتی) در روش رسوب بخار شیمیایی حرارتی بر مشخصات نانولوله کربنی چندجداره پرداخته شد. بدین صورت که پارامترهای دما و زمان عملیات آنیل، ضخامت کاتالیست، دما و زمان رشد و دبی گاز هیدروکربن به عنوان پارامترهای ورودی شبکه عصبی و دو پارامتر قطر و طول نانولوله‌ها به عنوان خروجی شبکه عصبی در نظر گرفته شده است. پس از انجام آزمون‌های تجربی، نتایج پیش‌بینی به مقادیر در شرایط واقعی (تجربی) بسیار نزدیک بود. مقدار خطا برای قطر و طول به ترتیب تقریباً برابر 5/5 و 8/7 درصد بود. اندازه‌گیری خاصیت نشر میدانی، چگالی جریان مطلوبی را در ولتاژ 8-5 ولت نشان داد. در نهایت با استفاده از شبکه مدل شده برای تخمین قطر و طول نانولوله‌ها، می‌توان دفعات تکرار سیستم را به نحو مطلوبی کاهش داد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Optimizing of Carbon Nanotubes Growth Parameters on Substrate by Neural Network Utilizing in Fields Emission Display Synthesized with Thermal Chemical Vapor Deposition

نویسندگان [English]

  • Esmaeil Ganjeh 1
  • Hamid Khorsand 2
  • Mohammad Siadati 2
  • Sajjad Nasiri Khalil abad 3
چکیده [English]

Regarding to extraordinary significance and application of carbon nanotubes in different industries, producing methods and effective parameters could alternate the diverse carbon nanotubes properties. In this study for the first time, the influential parameters (with economic and industry concept) manipulating the properties of multi-wall carbon nanotubes are investigated by neural network grown by thermal chemical vapor deposition. The six growth parameters which were catalyst thickness, pressure of acetylene gas, temperature and time of pre-treatment and growth were used as input data for the determination of the CNT’s diameter and length. Experimental evaluation showed near coalescence relation between simulation data and operating outcomes. The error level for diameter and length was 5.5% and 7.8%, respectively. Measuring of field emission property demonstrated ideal current density at 5-8 applied voltage. Consequently, using of the network model for determining of diameter and length of carbon nanotubes could decrease the test repetitions in an appropriate matter.

کلیدواژه‌ها [English]

  • carbon nanotube (CNT)
  • Thermal Chemical Vapor deposition
  • Length and Diameter
  • Neural Network (NN)