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    密歇根州立大學曹長勇教授團隊《AFM》:基于多層筒狀結構摩擦納米發電機的自供能森林火災報警和環境監測系統
    2020-06-28  來源:高分子科技

      近幾年,由于受全球氣候異常變化、人類活動頻繁等因素的影響,森林大火出現的頻率有迅速增加的趨勢,這對地球生態環境和人類生命財產安全構成巨大威脅。如果能在火情出現的早期階段及時準確的報告森林火災出現的具體位置和狀況,將有助于消防人員及時采取措施,最大限度降低森林火災的蔓延,從而避免造成巨大生態破壞和生命財產損失。目前,主要的森林防火措施仍舊以地面巡邏、監視塔、衛星監控等為主。這些方法,需要巨大投入(財力、物力、人力)但卻收效有限,在實踐中取得效果并不理想。最近發生在澳洲、北美和南美的延綿數月的森林大火就是明證。因此,開發智能火災監控系統來實現大范圍的實時監測變得十分重要。近來,許多智能傳感器已被用于森林火災監測。然而,大多數火災傳感器系統需要輔以電池來工作,不僅監測時間有限、維護成本高,還可能產生潛在的環境危害。因此,如何實現森林環境中的自供能監測系統變得尤為迫切。雖然太陽能電池技術已經比較成熟,但由于樹木植被覆蓋,太陽能電池很難在森林環境中發揮作用。摩擦電納米發電機(TENG)作為一種全新的能源收集技術,具有質量輕、造價低、制備簡單等特點,可以有效地將環境與人體運動產生的機械能直接轉化為電能。迄今為止,科學家們已經制造出各種具有不同結構設計和材料選擇的TENG,用于收集周圍環境中的機械能(振動、風、雨滴和海浪等),但尚未在森林環境應用中受到足夠重視。


      近日,美國密歇根州立大學曹長勇教授團隊開發了一種多層筒狀結構摩擦納米發電機(Multilayered cylindrical Triboelectric nanogenerator, MC-TENG)來實現高性能的樹枝振動能量收集,使其可以用于森林環境條件下火災報警系統和環境監測系統的供能裝置。該設計采用滑動摩擦起電模式,由兩個彈性連接的固定和滑動套層組成。微風吹動樹枝晃動,而引起的樹枝的微小搖動可以被TENG有效收集轉化成電能,并存儲到集成的微超級電容器中來為火災傳感器供電。在該項研究中,團隊成員對套層結構、層數、振幅和頻率、振動方向和懸掛高度等參數進項了優化。結果表明,該MC-TENG可以有效的收集樹枝振動的能量,其平均輸出功率可達1.2 mW,因此可以長時間驅動溫度傳感器和一氧化碳傳感器連續工作。該項研究為發展新型的便攜式和可持續的森林火災警報系統提供了新的思路和方法,具有廣闊的應用前景。


    圖1. MC-TENG的設計結構和工作原理:(a)MC-TENG收集樹枝振動能量示意圖;(b)MC-TENG上下套層照片;(c)PTFE表面注射電子示意圖;(d)MC-TENG的工作原理。


    圖2. 套筒結構對MC-TENG性能的影響:(a)具有不同結構層數的MC-TENG的原型設計圖;(b, c)基于不同結構層數的MC-TENG的開路電壓和短路電流;(d)開路電壓和短路電流與層數關系;(e)不同層數的MC-TENGs充電曲線。


    圖3. MC-TENG器件的輸出性能測試:(a-c)MC-TENG在不同振動幅度下的開路電壓,短路電流和轉移電荷;(d)MC-TENG在不同振動頻率下的輸出性能;(e)MC-TENG擺動模式示意圖;(f)1 Hz頻率下,MC-TENG在不同滑動距離下的輸出性能;(g)在30 mm懸掛高度下,MC-TENG在不同擺動頻率下的輸出性能;(h, i)MC-TENG在不同擺動方向下的輸出電壓和電荷。


    圖4. MC-TENG的輸出功率和充電性能:(a, b)MC-TENG在不同振動頻率下的峰值輸出功率和平均輸出功率;(c)給不同電容充電的充電曲線;(d)在不同頻率刺激下,MC-TENG在相同時間內充10 μF電容的電壓值;(e)MC-TENG點亮一個由LED燈組成的MSU Logo圖形;(f)MC-TENG的穩定性測試。


    圖5. 基于MC-TENG的自驅動火警系統演示:(a)MC-TENG和集成的打印超級電容器;(b)不同掃描速率下超級電容器的伏安(CV)曲線;(c)不同電流密度下超級電容的充放電曲線;(d)單個和三個串聯超級電容器的充放電曲線對比;(e)超級電容的電化學穩定性測試;(f)自驅動火警系統電路圖;(g)MC-TENG供能的CO傳感器輸出信號;(h)利用MC-TENG為超級電容器充電并驅動電子溫度傳感器。


      以上相關成果發表在國際著名期刊Advanced Functional Materials上。論文第一作者為美國密歇根州立大學博士后逄堯堃博士,通訊作者為密歇根州立大學曹長勇教授。密歇根州立大學Yiming Deng教授Andre Benard教授Nizar Lajnef教授等為論文共同作者。


      論文鏈接:Yaokun Pang, Shoue Chen, Junchi An, Keliang Wang, Yiming Deng, Andre Benard, Nizar Lajnef, Changyong Cao*. Multilayered Cylindrical Triboelectric Nanogenerator to Harvest Kinetic Energy of Tree Branches for Monitoring Environment Condition and Forest Fire, Advanced Functional Materials, 202003598, 2020.

      https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.202003598 


      相關鏈接:

      https://www.advancedsciencenews.com/self-powered-forest-fire-detection/

      https://www.sciencedaily.com/releases/2020/06/200624151532.htm


      課題組網站:www.caogroup.org

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