16.8 nW Ultra-Low-Power Energy Harvester IC for Tiny Ingestible Sensors Sustained by Bio-Galvanic Energy Source
Notice bibliographique
Résumé
Herein, we present a 16.8 nW ultra-low-power (ULP) energy harvester integrated circuit (IC) for ingestible biomedical sensors. The energy harvester can be powered from the electro-galvanic operation inside a human body, which provides a sustainable and long-term energy source. The challenge of dealing with relatively high input impedance (~kΩ) of the bio-galvanic energy source is addressed by introducing two design techniques. The first technique is an adaptive V <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">MPP</sub> -controlled algorithm (AVCA) for a maximum power point tracking (MPPT) controller, and the second technique is a ULP delay-line-based zero current switching (ZCS) controller. Different from the conventional fractional open-circuit voltage (FOCV) method for MPPT, the proposed AVCA allows continuous source tracking without detachment of the harvester from the source. The ZCS operation is achieved using a delay-line controller without using either a comparator or an opamp. The proposed AVCA is realized using a 12.1 nW MPPT controller. Successful ZCS operation is achieved using a 2.1 nW delay controller. Overall power consumption of the IC is 16.8 nW. The converter has been fabricated in a 0.18 μm CMOS process with 2 μm thick top-metal option. The measured result shows that the converter achieves a peak efficiency of 72.1% to generate 507 nW output power. The ULP operation allows a significant reduction in electrode size down to the submillimeter scale (~0.4 mm <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sup> ), demonstrating the good potential of the proposed energy harvester IC.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».