Dielectric Polarization‐Driven Energy Amplification in 2D Nanostructure‐Embedded PVC Gel TENGs for Tribo‐Resistive Sensing Applications
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Plasticized poly(vinyl chloride) (PVC) gels are prototypical soft ionic polymers that combine strongly negative charge polarity with inherently high permittivity; however, their mobile ions impose substantial dielectric loss and leakage currents, which limit the output of triboelectric nanogenerators (TENGs). Here, graphene oxide (GO) nanosheets are embedded as 2D capacitive layers in a PVC gel, where they immobilize excess ions and add interfacial polarization, giving a dielectric constant of 32 at 1 kHz while lowering the dissipation factor (tan δ) by 65% relative to the pristine gel. The optimized GO‐doped gel TENG delivers 282 V, 20.1 µA, and 612 µW/cm 2— approximately 2.3, 2.0, and 2.5 times the values of the pristine PVC gel, respectively. A single GO‐PVC gel layer simultaneously functions as both dielectric and electrode, powering a self‐powered tribo‐resistive sensor that pinpoints pressures up to 800 kPa over a 5 × 5 virtual grid, with a spatial resolution of ≈ 1.8 mm and pressure sensitivities of 194 mV/kPa (0–200 kPa) and 25 mV/kPa (200–800 kPa). By suppressing ion‐driven loss while amplifying polarization, this 2D capacitive‐layer strategy is transferable to other ionic‐gel systems—including ionic‐liquid gels and ionomers—charting a versatile route toward high‐output soft TENGs for energy‐autonomous wearables and electronic skin.
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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 ».