Properties of Nanogenerator Materials for Energy-Harvesting Application
Notice bibliographique
Résumé
Advancements in nanotechnology and materials science have led to the development of a variety of nanogenerator materials with improved properties, making energy harvesting technologies increasingly viable for various applications, such as powering wearable devices, remote sensors, and even small electronic gadgets in the future. The evolution of hybrid materials consisting of polymers and nanoparticles as efficient energy harvesters and energy storage devices is in high demand nowadays. Most investigations on organic ferroelectric P(VDF-TrFE) as a polymer host of polymer nanocomposite devices were primally focused on the β phase due to its excellent electrical properties for various application purposes. Nanofiller is also introduced into the polymer host to produce a polymer nanocomposite with enhanced properties. A brief description of various physical quantities related to ferroelectric, dielectric, pyroelectric effects and Thermally Stimulated Current (TSC) for energy harvesting applications in nanogenerator materials is presented. This article explores the different materials and uses of various nanogenerators. It explains the basics of the pyroelectric effect and the structure of pyroelectric nanogenerators (PNGs), as well as recent advancements in micro/nanoscale devices. Additionally, it discusses how the performance of ferroelectric, dielectric, pyroelectric, and TSC are impacted by the annealing treatment of P(VDF-TrFE) polymer.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».