Tribo‐Tunneling DC Generator with Carbon Aerogel/Silicon Multi‐Nanocontacts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although tip‐enhanced tribo‐tunneling in metal/semiconductor point nanocontact is capable of producing DC with high current density, scaling up the process for power harvesting for practical applications is challenging due to the complexity of tip array fabrication and insufficient voltage output. Here, it is demonstrated that mechanical contact between a carbon aerogel and silicon (SiO2/Si) interface naturally forms multiple nanocontacts for tribo‐tunneling current generation with an open‐circuit voltage output (VOC) reaching 2 V, and short‐circuit DC current output (ISC) of ≈15 µA. It has a theoretical current density ( J*) on the order of 100 A m−2. Molecular dynamics simulation and atomistic field theory show that a strong localized electronic excitation can be induced at a dynamic carbon/SiO2 sliding interface, which is in good agreement with the experimental results. The DC power output is enhanced by the intense local pressure at the presence of nanocontacts, as well as the increased sliding velocity v. To demonstrate the method for practical applications, light‐emitting diodes (LEDs) with different colors are successfully lighted by a single‐carbon aerogel monolith/SiO2 sliding unit, and the DC electricity is stored in a capacitor without an additional rectification circuit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».