Surface amination modification of cellulose hydrogels for enhancing triboelectric performance of extreme environment-resistant triboelectric sensors
Notice bibliographique
Résumé
Multifunctional wearable flexible electronic devices based on hydrogels have received extensive research in recent years. Despite their promising applications, a significant challenge persists in terms of efficiently powering these devices. Triboelectric nanogenerators (TENGs) assembled by surface-modified hydrogels may be one of the promising strategies to address this challenge. This study presents the development of a multifunctional composite hydrogel, which is synthesized through the amino surface modification of glycerin-cellulose hydrogel (3-aminopropyltriethoxysilane-glycerin-cellulose, A-GC). The resulting composite hydrogel is utilized in the fabrication of electrodes of TENGs, which can effectively harvest mechanical energy to power flexible sensors. By using cellulose and glycerin as primary raw materials and 3-aminotriethoxysilane as surface modification components, the composite hydrogel exhibits excellent mechanical properties, coupled with good electrical conductivity (2.83 S/m). More importantly, it exhibits a high triboelectric output performance of 205.3 V, maintains stable long-term triboelectric output, and achieves a maximum triboelectric power density of 732.1 mW/m 2 . Furthermore, the introduction of glycerin into the cellulose hydrogel enhances its mechanical properties and triboelectric output performance even under extreme environmental conditions (–24 and 60 °C). The A-GC-TENG demonstrates significant potential in various applications, including mechanical energy harvesting and conversion, writing recognition, wireless signal transmission, and human-computer interaction, showing great application prospects in flexible wearable sensors and self-powered electronic devices. The development of the composite cellulose hydrogel offers a novel approach for the fabrication of high-performance flexible wearable electronic devices, which is capable of functioning effectively in harsh environments.
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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 | 0,001 | 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 ».