Self-powered monolithic accelerometer using a photonic gate
Notice bibliographique
Résumé
Harvesting sustainable energy resources from surrounding environments to power small electronic devices and systems has attracted massive research attention. Herein, we develop a novel technology to harvest light energy to self-power and simultaneously sense mechanical acceleration in a monolithic structure. When the photonic gate is illuminated the operation mode of the device changes from conventional mode to light harvesting and self-powered operation. The light illumination provides a gradient of majority carrier concentration on the top semiconductor layer, generating a lateral photovoltage, which is the output voltage of the sensor. Under acceleration, the mechanical inertial force induces stress in the sensor material leading to the change of mobility of the charge carriers, which shifts their diffusion rate, and hence changes the gradient of the majority carriers and the lateral photovoltage. The sensitivity at 480 lx light illumination was measured to be 107 μV/g, while it was approximately 30 μV/g under the ambient light illumination without any electrical power source. In addition, the acceleration sensitivity is tunable by controlling parameters of the photonic gate such as light power, light spot position and light wavelength. The integration of sensing and powering functions into a monolithic platform proposed in this work eliminates the requirement of external power sources and offers potential solutions for wireless, independent, remote, and battery-free sensing devices and systems.
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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 | 0,000 | 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 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 ».