Wireless Battery-Free Self-Powered Water Leak Detection Through Hydroelectric Energy Harvesting
Notice bibliographique
Résumé
Water leaks pose remarkable challenges to infrastructure, leading to costly damage and substantial resource waste. Traditional battery-powered leak detection systems present significant environmental challenges due to their nonsustainable nature, frequent replacements, recycling complexities, and associated operational costs. This work introduces a novel approach to water leak detection that circumvents these limitations using a self-powered water leak detection sensor system that harnesses hydroelectric energy. The self-powered system comprises a highly responsive sensor unit and a low-power wireless communication circuit, all interconnected through an Internet of Things (IoT) hub. Our research includes the design of the self-powered system, electrical assessments of the sensor unit under various load conditions, and the development of a custom energy management circuit utilizing an ultralow power Bluetooth low-energy (BLE) chipset. Performance evaluation tests demonstrated the system’s capabilities, with sensitivity to water leaks as low as 1 mm in depth, activation times of around 1 min, reliable operation across a temperature range of$- 20~^{\circ } $C to$60~^{\circ } $C, consistent performance over multiple cycles, efficient indoor signal transmission over distances up to 15 m, and minimal voltage degradation after 18 months shelf life, ensuring sufficient power for BLE activation. These quantitative results highlight the system’s edge over traditional methods, showcasing its novelty and potential for widespread application in sustainable infrastructure management.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».