Fabrication of Large-Scale Triboelectric Nanogenerators from Recycled Soda Can Aluminum and Face Mask Filters for Sustainable Green Energy
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 99
نسخه کامل این مقاله ارائه نشده است و در دسترس نمی باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JREE-12-1_004
تاریخ نمایه سازی: 10 اسفند 1403
چکیده مقاله:
Triboelectric Nanogenerators (TENGs) have recently emerged as a promising solution for energy harvesting and conversion. Based on the principles of the triboelectric effect and electrostatic induction, these devices efficiently convert low-amplitude, low-frequency mechanical vibrations into electrical energy. To advance towards affordable commercial products, significant attention has been focused on investigating low-cost, recycled materials with favorable triboelectric properties. In this study, we successfully developed large-area triboelectric nanogenerators with a surface area of ۱۰۰ cm² using recycled materials. By utilizing soda can shells and dust filter layers from medical masks, the fabricated devices generate high-quality alternating current, achieving open-circuit voltages of up to ۲۰ V and short-circuit currents ranging from ۵ to ۷.۴ µA. Notably, these devices maintain stable performance even after ۵,۰۰۰ excitation cycles. The fabricated triboelectric nanogenerators are well-suited for powering small electronic devices, including commercial light-emitting diodes and various portable electronic gadgets, with potential applications in numerous fields.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Toan Van Nguyen
Department of Physics, Le Quy Don Technical University, Ha Noi, Viet Nam.
Thau Xuan Nguyen
Department of Physics, Le Quy Don Technical University, Ha Noi, Viet Nam.
Thanh Nam Nguyen
Department of Physics, Le Quy Don Technical University, Ha Noi, Viet Nam.
Tien-Anh Nguyen
Department of Physics, Le Quy Don Technical University, Ha Noi, Viet Nam
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :