A Self-Powered Nanogenerator for the Electrical Protection of Integrated Circuits from Trace Amounts of Liquid
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With the increase in the use of electronic devices in many different environments, a need has arisen for an easily implemented method for the rapid, sensitive detection of liquids in the vicinity of electronic components. In this work, a high-performance power generator that combines carbon nanoparticles and TiO2 nanowires has been fabricated by sequential electrophoretic deposition (EPD). The open-circuit voltage and short-circuit current of a single generator are found to exceed 0.7 V and 100 μA when 6 μL of water was applied. The generator is also found to have a stable and reproducible response to other liquids. An output voltage of 0.3 V was obtained after 244, 876, 931, and 184 μs, on exposure of the generator to 6 μL of water, ethanol, acetone, and methanol, respectively. The fast response time and high sensitivity to liquids show that the device has great potential for the detection of small quantities of liquid. In addition, the simple easily implemented sequential EPD method ensures the high mechanical strength of the device. This compact, reliable device provides a new method for the sensitive, rapid detection of extraneous liquids before they can impact the performance of electronic circuits, particularly those on printed circuit board.
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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 | 0,001 | 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 ».