SnO2 induced electrostatic polarization PVDF composite nanofibers for efficient energy harvesting and self-powered wireless monitoring /motion recognition systems

纳米纤维 能量收集 复合数 极化(电化学) 无线 材料科学 光电子学 纳米技术 能量(信号处理) 计算机科学 复合材料 物理 电信 化学 物理化学 量子力学
作者
Bozhi Wu,Yongqiang Yang,Lei Wang,Hui Xu,Yuheng Huang,Jiahong Kang,Yuwei Xiong,Kuibo Yin,Meng Nie,Litao Sun
出处
期刊:Chemical Engineering Journal [Elsevier BV]
卷期号:495: 153483-153483 被引量:5
标识
DOI:10.1016/j.cej.2024.153483
摘要

With the rapid development of the Internet of Things and flexible electronics, piezoelectric nanogenerators (PENGs) based on polyvinylidene fluoride (PVDF) have demonstrated a wide range of potential applications in wearable devices. However, there are still challenges in developing high-performance PENGs, which affect their potential applications in more scenarios. Herein, we propose a SnO2-PVDF (SP)-PENG based on low-cost and environment-friendly SnO2 nanoparticles modulated via electrospinning, achieving outstanding piezoelectric output performance. The piezoelectric output of SP-PENG is up to 49.2 V, which is 11.7 times higher than that of pure PVDF-PENG. From the theoretical perspective, the enhanced electrostatic polarization is achieved by the strengthened local electric field due to the presence of low-resistivity SnO2 in the SP fibers. The mechanism of enhanced electrostatic polarization is also declared by COMSOL simulation. Moreover, the SP-PENG exhibits excellent durability (41,600 cycles) and long-term stability (8 months). A self-powered wireless sensing-monitoring system is realized by combining SP-PENG with circuit design. The motion recognition system is accomplished by integrating an assistance of a 1D CNN-LSTM joint learning model, which is verified by an alphabetic handwriting recognition with a classification accuracy up to 100 %. This study provides significant insights for enhancing the performance of PENGs and offers valuable guidance for exploring the application of PENGs in flexible electronics and artificial intelligence.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
执着鞋子完成签到,获得积分10
刚刚
全没了完成签到,获得积分10
刚刚
jiao完成签到,获得积分10
1秒前
Dany完成签到,获得积分10
1秒前
ppchenup发布了新的文献求助10
1秒前
SiHuang完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
深情安青的应助被fff0102采纳,获得10
1秒前
cyt完成签到,获得积分10
2秒前
orixero的应助被BlackEyes采纳,获得10
2秒前
TT提完成签到,获得积分10
2秒前
xiaofeizhu完成签到,获得积分10
2秒前
zjjjjjjjjj发布了新的文献求助10
2秒前
秋风的应助被淡然的一兰采纳,获得10
2秒前
xh93完成签到,获得积分10
2秒前
hui完成签到,获得积分10
2秒前
tparhd完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
颜洛旋的应助被day_on采纳,获得30
2秒前
3秒前
宁静致远完成签到 ,获得积分10
3秒前
Snicolas完成签到,获得积分10
3秒前
alpha完成签到 ,获得积分10
3秒前
果果CY完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
乐观小丸子完成签到 ,获得积分10
4秒前
lemon完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
贺贺发布了新的文献求助10
4秒前
陈翔宇完成签到,获得积分10
4秒前
听风发布了新的文献求助10
5秒前
Dorian完成签到,获得积分10
5秒前
希望天下0贩的0的应助被荷序采纳,获得10
5秒前
发财卫发布了新的文献求助30
5秒前
漠池发布了新的文献求助10
5秒前
科研通AI6.2的应助被卷儿采纳,获得10
5秒前
snow完成签到 ,获得积分10
6秒前
金榜题名完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
xuefupu发布了新的文献求助10
6秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Modern Artificial Intelligence 1000
Особенности технологий и методов информационно-психологических войн СССР с Великобританией и США в период 1939-1953 гг 1000
Das Matthäusevangelium: Kapitel 1:1–17 1000
IRTSD: Open-Source Data and Toolset for Electromagnetic Transient Analysis of Disturbances and IBR Control Malfunctions in Transmission Systems 1000
Challenging Attachment Theory 600
Analyses de reconnaissances de dettes passées devant les échevins d'Ypres (1249-1291) 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8136864
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9537824
关于积分的说明 21626335
捐赠科研通 7720524
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3420101
关于科研通互助平台的介绍 2545494
邀请新用户注册赠送积分活动 2461916