Notice bibliographique
Résumé
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. 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.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».