Nitrogen-Doped Graphene-Ti<sub>3</sub>C<sub>2</sub>T<sub><i>x</i></sub> Quasi-3D Heterostructures Interfacial Interaction for High-Temperature Vibrational Piezoelectric Energy Harvesting Application
Notice bibliographique
Résumé
Piezoelectric nanogenerators (PENG) can face challenges when integrated into high-temperature applications because of their high-temperature sensitivity. Heterostructures of specific 2D nanomaterials can potentially enhance the PENG performance for practical applications at high temperatures. Hence, this study incorporates nitrogen-doped graphene (NGr) and Ti 3 C 2 T x MXene heterostructure nanofillers into the polyvinylidene difluoride (PVDF) matrix for energy harvesting in a high-temperature vibration environment. The reproducible and stable all-solution fabrication is achieved by optimizing the appropriate ratio of the NGr-Ti 3 C 2 T x ratio. At room temperature, the nanogenerator showed an optimum output voltage of ∼9.0 V and ∼1.5 μA of current. Thereby, it increased to 24.0 V and 1.75 μA when the temperature increased to 90 °C, obtaining a power density of 3.85 μW/cm 2 . This outstanding performance is attributed to the designed NGr-Ti 3 C 2 T x quasi-3D heterostructure, where its rich interfacial features, excellent electrical conductivity, and localized elastic complexes synergistically promote the piezoelectric output of the energy harvester. Placing the device on the road could be used to collect the mechanical energy generated by the vibration of the car’s movement and convert it into electrical energy, which opens up new development possibilities for addressing emerging energy issues.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».