重大奚伊教授、中科院纳米能源所王中林院士《AFM》:基于摩擦纳米发电机和流体力学建模的多方向微风能量收集与自供电智能火灾探测系统
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重庆大学物理学院纳米发电机团队奚伊教授课题组与中科院北京纳米能源与系统研究所王中林院士合作在《Advanced Functional Materials》上发表了题目为“Harvesting Multidirectional Breeze Energy and Self-Powered Intelligent Fire Detection Systems Based on Triboelectric Nanogenerator and Fluid-Dynamic Modeling”的研究论文。该论文以流体力学理论和TENG的接触-分离模式为基础,提出了基于流致振动的动态过程中TENG的机械能转换电能动力学模型(wind-impact object model)。基于该动力学模型,从理论和实验两方面深入探讨了外部驱动风速、风力和器件结构参数对TENG输出性能的影响。以该动力学模型为理论依据,对实验器件的结构参数进行了优化,获得了性能优异的TENG;该器件不仅有效地将随机方向的低速风能(1.8-4.3 m/s)转化为电能,而且可作为可视化的自供电风向和风速传感器,以期构建出减少火灾发生和降低火灾危害的自供电火灾监测平台和自供电环境监测器件。同时,在经历100,000次的连续工作,输出性能仍保持有96 %。该工作报道的机电转换模型和抗疲劳性的新型结构为深入理解风能转换机理和设计新的其他结构的TENG提供一些思路。 TOC Figure
图2 Wind-impact object model。a) 可旋转触发器的 3D 示意图。b) 风作用于弧形部分 I 和斜板部分 II 的示意图。c) 风场和重力场共同作用下可旋转触发器受力分析图。xyz坐标系满足右手定则。
图3 Wind-impact object model的理论计算。a) 圆弧部分(M1)、斜板部分(M2)和可旋转触发器(M1 + M2)的力矩与角度θ的关系。b) 倾斜板边缘位置测力计的力放大曲线,θ = 1.8 rad。c)斜板边缘的挤压力 ( F3 )、冲击力 ( F4 ) 和由合力矩产生的实验力 ( FE = F3 − F4) 和理论力(FT)。d) 在圆弧部分的不同曲率半径R下,M1做的功( A1 )、M 2 做的功( A2 )和角度θ之间的关系。e)风速变化对A1和A2 的影响(R为5 cm)。f) 可旋转触发器的最大旋转角度 (Δθ) 与R 的关系,以及 Δθ 与风速的关系。
图4 器件结构参数对TENG输出的影响(风速固定在 4.3 m/ s)。a) 不同曲率半径(R)的弧形钢片的照片。b) 可旋转触发器的示意图。c) 不同厚度的弧形钢片示意图。d) 不同R弧形钢片下的输出电性能。e) 不同斜板部分质量下TENG的开路电压 ( VOC )。f) 不同厚度弧形钢片下 TENG输出电性能。
图5 Wind-impact object model的自供电风向和速度传感器系统。a) 风速为4.3 m/ s,单元垂直于风向时各单元的VOC、QSC和ISC。b)风沿给定的方向流动,六个单元对应的VOC。c) 风向视觉传感器,插图显示了 TENG 点亮与风向相对应的 LED。d)风速范围为 1.8 - 4.3 m/ s 时单个单元的VOC、QSC和ISC。e) 不同风速下与理论上的Δθ风速与实验中输出的VOC 对比。f) VOC与风速的线性拟合图。g) 基于LabVIEW软件的自供电风速风向监测系统。
图6 Wind-impact object model的TENG 作为电源的应用演示。a)不同负载电阻下 TENG 的输出功率密度。b) TENG电亮100 个 LED。c) TENG 为不同电容器充电的电压曲线。TENG 为温湿度计供电d) 100 μF电容器的电压曲线, e) 照片。f) 自供电智能火灾监测系统的示意图。g) 基于蓝牙和互联网技术远程共享显示在手机屏幕上的温湿度信息照片。h) 收集风能作为火灾探测器供电演示。i) TENG 的稳定性测试。 结论:这项工作开发了一种基于流致振动的TENG用于收集和监测多向微风,并对风能和电能转换的动力学模型(wind-impact object model)进行了构建。根据该动态模型,从理论和实验深入研究各种结构参数和工作条件,以获得最优的输出性能,理论结果与实验结果符合程度很高,也验证了理论模型的有效性。优化后的TENG在风速4.3 m/s下,单个单元的峰值功率密度可达1.35 W/m2. TENG的实际应用能力包括自供电智能视觉风传感系统、商用电容器电源、驱动温湿度计和火灾探测器等。这些环境监测器可以为自供电火灾监测平台提供数据基础,以减少火灾对公共安全和社会发展的威胁。这项工作不仅为深入探讨TENG的动态流、固耦合机电转换机理提供方向,而且为解决火灾中电力短缺所引起的问题和优化现有风力发电技术提供切实可行的方案。
[该研究获得国家自然科学基金 (No.51772036), 重庆市国家自然科学基金(No.cstc2019jcyj-msxmX0068), 中央高校基本科研业务费(No.2019CDXZWL001, and Grant No. 2021CDJQY-005)等项目支持,谨此感谢] 论文信息:Harvesting Multidirectional Breeze Energy and Self-Powered Intelligent Fire Detection Systems Based on Triboelectric Nanogenerator and Fluid-Dynamic ModelingXuemei Zhang†, Jie Hu†, Qianxi Yang, Hongmei Yang, Huake Yang, Qianying Li,Xiaochuan Li, Chenguo Hu, Yi Xi*, and Zhong Lin Wang*Advanced Functional Materials10.1002/adfm.202106527
原文链接
https://doi.org/10.1002/adfm.202106527
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