Metal‐Organic Framework Reinforced Highly Stretchable and Durable Conductive Hydrogel‐Based Triboelectric Nanogenerator for Biomotion Sensing and Wearable Human‐Machine Interfaces
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Flexible triboelectric nanogenerators (TENGs) with multifunctional sensing capabilities offer an elegant solution to address the growing energy supply challenges for wearable smart electronics. Herein, a highly stretchable and durable electrode for wearable TENG is developed using ZIF‐8 as a reinforcing nanofiller in a hydrogel with LiCl electrolyte. ZIF‐8 nanocrystals improve the hydrogel's mechanical properties by forming hydrogen bonds with copolymer chains, resulting in 2.7 times greater stretchability than pure hydrogel. The hydrogel electrode is encapsulated by microstructured silicone layers that act as triboelectric materials and prevent water loss from the hydrogel. Optimized ZIF‐8‐based hydrogel electrodes enhance the output performance of TENG through the dynamic balance of electric double layers (EDLs) during contact electrification. Thus, the as‐fabricated TENG delivers an excellent power density of 3.47 Wm – 2 , which is 3.2 times higher than pure hydrogel‐based TENG. The developed TENG can scavenge biomechanical energy even at subzero temperatures to power small electronics and serve as excellent self‐powered pressure sensors for human‐machine interfaces (HMIs). The nanocomposite hydrogel‐based TENG can also function as a wearable biomotion sensor, detecting body movements with high sensitivity. This study demonstrates the significant potential of utilizing ZIF‐8 reinforced hydrogel as an electrode for wearable TENGs in energy harvesting and sensor technology.
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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) | 0,000 | 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 découle