Material selection and performance optimization strategies for TENG-based self-powered gas sensors

摩擦电效应 纳米发生器 计算机科学 材料选择 选择(遗传算法) 纳米技术 功率(物理) 能量收集 系统工程 材料科学 工程类 电气工程 人工智能 电压 物理 量子力学 复合材料
作者
Xiaoran Gong,Haohao Zhang,L. Xue
出处
期刊:Journal of Alloys and Compounds [Elsevier]
卷期号:976: 173230-173230 被引量:4
标识
DOI:10.1016/j.jallcom.2023.173230
摘要

The continuous progress of science and technology has rendered self-powered sensing a significant research direction. A self-powered gas sensor based on a TENG (triboelectric nanogenerator) has garnered considerable attention as an innovative application. TENG can achieve self-power supply by harvesting energy from the environment. This paper aims to review the principles, triboelectric layer materials, performance enhancement approaches, and challenges of TENG-based self-powered gas sensors (SPGS). Initially, the working mechanisms of TENG and the SPGS principle are introduced to elucidate their unique advantages. Subsequently, the selection strategy for triboelectric layer materials in SPGS and performance enhancement approaches are discussed. Additionally, methods for enhancing performance are thoroughly analyzed, and potential solutions are explored. It is noteworthy that SPGS is transitioning from the experimental phase to mature applications. Through this review, we aim to gain insights into the latest advancements and application prospects in this domain while offering valuable insights.
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