Cold Gas Dynamic Spray Additive Manufacturing of Moisture-Electric Energy Transformation Devices
Notice bibliographique
Résumé
The ever-growing Internet of Things is promoting more data acquisition, data exchange and fewer human interactions, engendering a higher demand for sensors and therefore power. While in most cases it is possible to directly connect these sensors to the power grid, it will not always be feasible with emerging technologies, especially in remote areas where human access is limited. Moisture-Electric Energy Transformation (MEET) devices are components that use moisture as a “fuel” to generate electrical power. Upon contact with moisture, a potential difference results from a diffusion mechanism, allowing charge to be stored locally in capacitors or rechargeable batteries to be utilized for useful work. The focus of the present work was to investigate the potential of Cold Gas Dynamic Spray (CGDS) as an additive manufacturing (AM) process for the fabrication of MEET devices. Following a layer-by-layer approach, MEET devices were successfully built by CGDS, by combining aluminum (electrode material) and an in-situ composite of polyether ether ketone (PEEK) and alumina (diffusion medium). The main challenges of this work were the determination of the spray parameters of PEEK and the investigation of the MEET capability of the manufactured devices. On the other hand, the main contributions of this work were the demonstration of the viability of CGDS in the deposition of PEEK/Al2O3 on aluminum 6061-T6 substrates, as well as the potential of PEEK as a MEET-capable material. The diffusion mechanisms that govern power generation were also hypothesized, explained and summarized. Initial tests of a MEET device of 66 mm x 34 mm indicate an uninterrupted power generation cycle of over 30 hours, and a maximum output voltage of 268 mV with a 6.8 MΩ load. The output power and power per unit area of the device were computed to be 10.63 nW and 4.736 µW/m2 respectively. The output current and current density were evaluated to 39.53 nA and 17.62 µA/m2.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».