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Enregistrement W2560382522 · doi:10.1002/aenm.201601705

Self‐Powered Wireless Sensor Node Enabled by a Duck‐Shaped Triboelectric Nanogenerator for Harvesting Water Wave Energy

2016· article· en· W2560382522 sur OpenAlexaff
Abdelsalam Ahmed, Zia Saadatnia, Islam Hassan, Yunlong Zi, Yi Xi, Xu He, Jean W. Zu, Zhong Lin Wang

Notice bibliographique

RevueAdvanced Energy Materials · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriboelectric effectNanogeneratorEnergy harvestingMaterials scienceNode (physics)Wireless sensor networkPower (physics)WirelessEnergy (signal processing)Hybrid systemElectrical engineeringOptoelectronicsAcousticsComputer scienceTelecommunicationsEngineeringPhysicsComposite materialPiezoelectricity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a fully enclosed duck‐shaped triboelectric nanogenerator (TENG) for effectively scavenging energy from random and low‐frequency water waves. The design of the TENG incorporates the freestanding rolling mode and the pitch motion of a duck‐shaped structure generated by incident waves. By investigating the material and structural features, a unit of the TENG device is successfully designed. Furthermore, a hybrid system is constructed using three units of the TENG device. The hybrid system achieves an instantaneous peak current of 65.5 µA with an instantaneous output power density of up to 1.366 W m −2 . Following the design, a fluid–solid interaction analysis is carried out on one duck‐shaped TENG to understand the dynamic behavior, mechanical efficiency, and stability of the device under various water wave conditions. In addition, the hybrid system is experimentally tested to enable a commercial wireless temperature sensor node. In summary, the unique duck‐shaped TENG shows a simple, cost‐effective, environmentally friendly, light‐weight, and highly stable system. The newly designed TENG is promising for building a network of generators to harvest existing blue energy in oceans, lakes, and rivers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations249
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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