Insights into the crystallization, topographical, and tribological properties of sustainable PEO-mica based triboelectric nanogenerators
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Contact electrification is the primary mechanism dictating electron transfer and surface charge density for triboelectric nanogenerators (TENGs), making intrinsic material and physical surface properties key parameters for the interfacial charge transfer phenomena. Surface properties are governed by the morphological and textural microstructural features, including tribological interactions, topographical profiling, surface roughness, and real contact area. Therefore, understanding surface morphological effects on the triboelectric performance aids development towards adapting and optimizing surface properties. Particularly, in polymer-based composites TENGs, the surface morphology relies on polymer crystallization and interactions with reinforcing additives. This comprehensive study evaluated the effects of isothermal crystallization and the incorporation and dispersibility of raw and few-layer exfoliated muscovite mica fillers, insightfully realizing and tuning polyethylene oxide’s intrinsic properties and semi-crystalline microstructure. The full material characterization presented dramatic variations in polymer growth kinetics, chain dynamics, lamellae profiling, surface roughness, and work functions, allowing the development of a constructive triboelectric surface microstructural design guide. The crystallization temperature of 65 °C with raw mica demonstrated the greatest dielectric properties and triboelectric performance resulting in a peak-to-peak voltage, peak-to-peak current density, transferred charge density, and power density of respectively, 488 V, 45.5 mA m−2, 152 μC m−2, and 24.0 W m−2 at a load resistance of 6 MΩ. The TENG device demonstrated stable long-term voltage outputs over the duration of 12 000 contact-separation cycles and successfully self-powered natural resource environmental monitoring sensors.
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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 ».