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Enregistrement W3207208542 · doi:10.1002/adma.202105761

A Single‐Droplet Electricity Generator Achieves an Ultrahigh Output Over 100 V Without Pre‐Charging

2021· article· en· W3207208542 sur OpenAlexaff
Qi Zhang, Yahui Li, Han Cai, Mingfang Yao, Haodong Zhang, Linqi Guo, Zhenjie Lv, Mengqiu Li, Xichi Lu, Chao Ren, Penglei Zhang, Yanxin Zhang, Xian Shi, Guifu Ding, Jinyuan Yao, Zhuoqing Yang, Zhong Lin Wang

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaShanghai Jiao Tong UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTriboelectric effectContact electrificationNanogeneratorElectrificationElectricityMaterials scienceBottleneckCapacitorElectrostatic inductionGenerator (circuit theory)VoltageElectrical engineeringOptoelectronicsComputer sciencePower (physics)ElectrodePhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The working principle of the triboelectric nanogenerator (TENG), contact electrification and electrostatic induction, has been used to harvest raindrop energy in recent years. However, the existing research is mainly concentrated on solid-liquid electrification, and adopts traditional electrostatic induction (TEI) for output. As a result, the efficiency of droplet electricity generators (DEGs) is severely constrained. Therefore, previous studies deem that the DEG output is limited by interfacial effects. This study reveals that this view is inappropriate and, in reality, the output strategy is the key bottleneck restricting the DEG performance. Here, a switch effect based on an electric-double-layer capacitor (EDLC) is introduced, and an equivalent circuit model is established to understand its working mechanism. Without pre-charging, a single droplet can generate high voltage over 100 V and the output is directly improved by two-orders of magnitude compared with TEI, which is precisely utilizing the interfacial effect. This work provides insightful perspective and lays solid foundation for DEG applications in large scale.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations136
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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