Recent progress in triboelectric nano-generators: Powering the future of smart agriculture
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of smart agriculture, driven by advancements in big data, Internet of Things (IoT), and Artificial Intelligence (AI), necessitates efficient, sustainable and autonomous energy solutions to power the sensors and equipment critical for smart farming. Conventional energy sources, such as batteries and wired power systems, have several challenges, including limited lifespan, environmental concerns, and complex installation procedures, especially in remote agricultural environments. Triboelectric Nanogenerators (TENGs) offer a promising alternative solution for generating electrical energy by capturing low-frequency mechanical energy from available natural sources such as rain, wind and water flow. TENG operates based on the combined effect of contact electrification (CE) and electrostatic induction (EI). However, there is limited exploration of TENG in powering smart agriculture technologies. This comprehensive review discusses the working mechanism, operational modes, and material engineering strategies employed to develop high-performance TENGs, with special focus on their significance in smart agricultural technologies. Different approaches used by TENGs to harness freely available energy from agricultural environments are summarized, and related mechanisms are discussed in detail. A brief overview of the recent development of the TENG application for nitrogen fixation, crop growth promotion and agricultural environmental monitoring is discussed, and the benefits of TENG technology for smart agriculture are discussed. Finally, the conclusions and strategic recommendations for future research directions for advancing TENG-assisted smart agriculture technologies are proposed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».