Энергию для носимой электроники обеспечит тепловыделение организма

Одну из главных проблем гибкой, вплетаемой в одежду электроники, — отсутствие подходящих источников питания — китайские учёные предлагают решить, получением электричество из тепла, выделяемого организмом. В журнале Angewandte Chemie они представили гибкий термоэлемент, в котором использованы два разных гелевых электролита.

Мышечная активность и метаболизм наших тел обеспечивают постоянный приток тепловой энергии, часть которой испускается через кожу в окружающую среду. Однако из-за незначительной разницы температур кожи и воздуха улавливать это энергию непросто.

Известные термоэлектрические генераторы на основе полупроводников имеют низкую эффективность и дороги, а их хрупкость препятствует использованию в носимых системах. Термоэлементы с электролитическими растворами также сложно интегрировать в носимую электронику.

В предложенном новом решении команда под руководством Цзюнь Чжоу (Jun Zhou) из Научно-технического университета Хуачжун в Ухани (Китай) использовала термогальванический эффект: между двумя электродами в электролите, имеющими разную температуру, возникает разность потенциалов. Ионы окислительно-восстановительной пары в электролите могут быстро переключаться между двумя разными зарядовыми состояними, поглощая или высвобождая электроны на электродах с разными температурами.

Для того, чтобы практически использовать этот эффект для генерирования тока, исследователи скомбинировали два типа элементов, содержащие разные окислительно-восстановительные пары (в одном случае Fe2+/Fe3+, а в другом — [Fe(CN)6]3-/[Fe(CN)6]4-). Каждый элемент состоит из двух миниатюрных металлических пластин-электродов и электролитического геля между ними.

Авторы разместили множество таких элементов в шахматном порядке, соединили их последовательно и интегрировали в перчатку. При температуре окружающей среды 5 °C, такая перчатка, надетая на руку, генерировала 0,5 В и около 0,3 мкВт. Дальнейшая оптимизация этой системы, как утверждают разработчики, позволит увеличить выходную мощность даже при меньших температурных градиентах.

Стратегія охолодження ЦОД для епохи AI