A highly sensitive double-layer structured nanodevice for moisture induced power generation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With the increasing global energy demand, traditional energy sources are gradually failing to meet society’s needs while also having a potential of being harmful to the environment. As such, energy generating technologies capable of converting ubiquitous environmental energy into usable forms, such as electricity, have received increasing attention. In this research, a power generating device composed of a graphene (G) and titanium dioxide nanowire (TiO 2 NWs) double-layer structure is prepared by an electrophoretic deposition method. Since both materials have special nanochannel structures and non-zero zeta potential, they can convert environmental energy into electricity through the diffusion, ionization, and natural evaporation of water. Furthermore, the efficiency of this novel sensor is much higher than their respective single-layer devices. By application of only 6 μ l of water, the open circuit voltage (U OC ) generated on the G-TiO 2 sensor is as high as 1.067 ± (0.008) V. In comparison, TiO 2 NWs single layer can only generate a U OC around 500 mV, and graphene itself can only produce a U OC no more than 250 mV under the same condition. Additionally, the effect of different deposition times of graphene on the surface morphology and thickness of graphene film is explored, and the effects of these changes in microstructure on performance is discussed in depth. Aside from power generation, the high sensitivity of the device to different volumes of water brings its use in the detection of trace amounts of water, and its high efficiency of energy conversion suggests a potential application as a power supply. This research not only provides a satisfactory candidate for inexpensive and efficient evaporative power generation, but also builds a foundation for developing new, intelligent, and self-powered electronic technologies.
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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 ».