Ocean-Based Triboelectric Nanogenerators: A Defect Engineering Approach on Efficacious Electrodes and Dielectric Materials
Notice bibliographique
Résumé
Marine energies, as renewable resources, offer substantial potential for large-scale energy harvesting. In recent years, triboelectric nanogenerators (TENGs) have emerged as a promising technology for applications in energy harvesting, self-powered sensing, control, and instrumentation. This interest is driven by their lightweight, cost-effective design, reasonable efficiency at low frequencies, and simple structure. TENGs have also shown considerable technical advantages in efficiently harvesting low-frequency ocean wave energy. This paper provides a systematic review of the latest developments in ocean energy harvesting with TENGs, analyzing the principles, structures, efficiencies, and performances of various TENG systems. We highlight current challenges and future trends in TENG applications for ocean energy collection. Our overview discusses the significance and mechanisms of energy harvesting using TENGs and explores the classification of optimal electrode materials, emphasizing composite materials for their advantageous effects on triboelectric properties. Additionally, we introduce new defect engineering approaches to enhance TENG performance and examine hybrid systems that integrate piezoelectric and triboelectric concepts. Finally, we address the significant challenges in selecting triboelectric materials, which must be overcome to advance research and development. This review aims to guide the selection and assembly of innovative electrode materials for emerging clean energy sources, with defect characterization tools clarifying the structure-efficiency relationship to support the development of novel materials for future clean water energy solutions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».