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Enregistrement W4415002708 · doi:10.32920/30320887

Self-Powered Wearable Health Monitoring Platform

2025· preprint· en· W4415002708 sur OpenAlexfundno aff
Reza Eslami

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIoT-based Smart Home Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésWearable computerEnergy harvestingBiosensorSupercapacitorWearable technologySensitivity (control systems)Polyvinylidene fluorideTransducer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p dir="ltr">This dissertation presents a comprehensive study on the design and development of a self-powered smart wearable device in the form of clothing for non-invasive continuous monitoring of health conditions such as glucose and body movements. The designed wearable device comprises three key components: an embedded biosensor unit, a clean energy harvesting module, and a flexible energy storing device. Two types of sensors are developed to monitor health biomarkers with precision. The first sensor utilizes non-enzymatic nanomaterials, such as Co/Cu nanostructures arrayed with functionalized multiwall carbon nanotubes (F-MWCNT)/Fe3O4, for glucose detection. Real sweat samples at physiological pH were tested, demonstrating clinical accuracy comparable to commercial glucometers. The second sensor is a thread-based motion sensor that incorporates a modified PVA hydrogel with hydroxyl functionalized MXene and hBN. This sensor offers exceptional sensitivity and self-healing capabilities, making it ideal for accurate body movement monitoring and potential applications in human machine interactions. To enable continuous operation, the energy required by sensors is harvested from body movements. This is achieved using flexoelectric and piezoelectric principles. By incorporating functionalized hexagonal boron nitride (F-hBN) with polyvinylidene fluoride (PVDF), the energy harvesting performance is significantly enhanced, resulting in a 5.5 fold increase in output voltage during open-circuit tests, reaching 23 V.</p><p dir="ltr">To store the generated electricity, an energy-harvesting module must be connected to an energy-storing unit. In this dissertation, flexible supercapacitors are created using a two step process. First, high-performance gel polymer electrolytes (HP-GPEs) are developed, considering the influence of rheology and ion conduction mechanism on ionic conductivity. Second, functionalized hBN (FhBN) nanosheets are utilized to fabricate the flexible supercapacitors, resulting in a six-fold increase in ionic conductivity. The integration of ion-conductive nanosheets enhances ion transfer and energy storage capabilities, demonstrating exceptional cyclability with over 80% capacity retention after 50,000 cycles. By creating the concept of self-powered wearable platforms and addressing their three major challenges (i.e., sensors, energy harvesting, and energy storage), this research contributes to the advancement of non-invasive, continuous, and real-time health monitoring. The contributions include the design and development of novel electrocatalysts, morphological approaches for hydrogel-based sensors, nano engineered energy harvesting materials, gel polymer electrolytes, and piezoelectric nanocomposites. Through comprehensive analysis, including microscopic, structural, spectroscopic, chemical, morphological, and electrochemical assessments, this dissertation provides valuable insights and practical applications for the implementation of self-powered wearable devices. These findings pave the way for improved health condition monitoring.</p>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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