Exhaling‐Driven Hydroelectric Nanogenerators for Stand‐Alone Nonmechanical Breath Analyzing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The analysis of exhaled breath is an increasingly important role in the provision of security and in the management of personal healthcare. The development of self‐powered, reliable, miniature low cost and noninvasive devices is fundamental to practical applications. However, most state‐of‐the‐art self‐powered systems are incorporating mechanical nanogenerators, which would promote contact failures of electronics and limit minimization of the monitoring system. This work outlines a new solution to this problem based on a self‐powered breath analyzer integrated with a hydroelectric nanogenerator (HENG), in which the nanogenerator extracts electrical power from biochemical energy. The output signal from the sensor in this device is highly sensitive to the concentration of ethanol exhaled in breath down to low detection limitation of 50 ppm. A high dynamic range is observed whereby a signal response of ≈80% relative to peak value is obtained under the exposure to gas containing 100 ppm of ethanol. Unlike conventional self‐powered breathing analyzers based on piezoelectric or triboelectric nanogenerators, mechanical vibrations are eliminated. The availability of this compact breath analyzer provides a new detection regime for gas sensing, and should facilitate the design of a wide range of self‐powered systems incorporated in the next generation of innovative electronic devices.
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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 ».