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A Liquid–Solid Triboelectric Sensor for Minor and Invisible Leakage Monitoring in Ship Pipelines

泄漏(经济) 管道运输 涂层 摩擦电效应 材料科学 可扩展性 海洋工程 计算机科学 工程类 汽车工程 机械工程 纳米技术 复合材料 数据库 宏观经济学 经济
作者
Xinyu Wang,Xiaodong Jiao,Pengyu Liang,Zelin Fei,Wenxuan Guo,Jinshan Yang,Tangzhen Guan,Hao Sun,Jin Tao,Xianyi Zeng,Xuyuan Tao,Xingjia Jiang,Peng Xu,Minyi Xu,Qinglin Sun
出处
期刊:IEEE Sensors Journal [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:24 (3): 3944-3951 被引量:1
标识
DOI:10.1109/jsen.2023.3336971
摘要

Ship pipelines are the most efficient and cost-effective devices for liquid transportation. However, pipeline leakage can pose a threat to ship operation, human safety, and marine environment, especially for minor or invisible leakage with insufficient monitoring. Herein, we propose a triboelectric liquid leakage sensor (TLLS) based on a liquid–solid triboelectric nanogenerator (TENG), aiming at detecting, locating, and identifying the invisible and minor leakage of the ship pipelines in real time. The proposed device mainly consists of a steel electrode and SiO2/PTFE coating. When the coating contacts and separates from the leakage droplets, it generates electric signals that reflect the information of the droplets, such as their angle, temperature, height, volume, and type. The coating also has self-cleaning, superhydrophobic, and wear-resistant properties, making it suitable for environments with vibration, high temperature, and humidity. In addition, the coating exhibits the potential to integrate with the prevailing ship steel structures, thereby enabling the formation of extensive sensor arrays for detecting leakages. From the experimental data analysis, the TLLS can obtain accurate information of minor or invisible leakage droplets. Moreover, an intelligence identification system based on the TLLS arrays and a lightweight artificial neural network (ANN) is successfully developed. To highlight the stability and scalability of the developed system, real-time liquid droplet detection and identification are performed, showing great potential for ship pipeline monitoring and providing an intelligent method for modern ship management.
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