Verschleißfeste triboelektrische Nanogeneratoren auf Dünnschichtbasis für energieautarke Sensorik

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Gerhard Fischerauer; Professor Dr.-Ing. Stephan Tremmel
• Fachliche Zuordnung: Messsysteme ; Beschichtungs- und Oberflächentechnik ; Elektrische Energiesysteme, Power Management, Leistungselektronik, elektrische Maschinen und Antriebe ; Konstruktion, Maschinenelemente, Produktentwicklung
• Förderung: Förderung seit 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 527445509

Sensoren in Maschinen aller Art werden heutzutage zur Steuerung, Leistungsverbesserung und Zustandsüberwachung genutzt oder im Alltag, etwa im biomedizinischen Bereich, zum Beispiel in Kleidung oder in implantierbaren medizinischen Geräten, um das Verhalten oder den physiologischen Zustand des Nutzers zu erfassen. Neben der Datenerfassung, -verarbeitung und -übermittlung stellt die Energieversorgung eine der größten Herausforderungen dar. Triboelektrische Nanogeneratoren (TENGs), bei denen die triboelektrische Aufladung von in Kontakt kommenden und sich anschließend wieder trennenden Festkörpern genutzt wird, besitzen ein enormes Potenzial, sogenannte grüne Energie zu gewinnen. Sie können damit der Energieversorgung von Smart Devices und Komponenten des Internet der Dinge dienen, zumal sie sich kostengünstig herstellen und einfach integrieren lassen. Dringender Handlungsbedarf besteht noch darin, sowohl die elektrische Leistung als auch die Gebrauchsdauer zu maximieren. Ausgehend vom Stand der Forschung – der überwiegend aus Asien stammt, Europa und Lateinamerika scheinen in diesem Bereich Nachholbedarf zu haben – sowie eigenen Vorarbeiten kann davon ausgegangen werden, dass Ansätze zur Oberflächenmodifikation in Form von Festschmierstoff-Dünnschichten, zum Beispiel diamantartigem Kohlenstoff (DLC) oder 2D-Materialien wie MXenen, synergetisch die elektrische Leistung und insbesondere die Lebensdauer dieser auf dem triboelektrischen Effekt basierenden grünen Energy Harvester verbessern. Das Kooperationsprojekt basiert auf der Hypothese, dass das triboelektrische Verhalten der oben genannten dünnen Schichten auch von Änderungen der Betriebs- und Umgebungsbedingungen (Kontaktkräfte, Feuchtigkeit, Temperatur usw.) beeinflusst wird und dass TENGs daher nicht nur zur Energiegewinnung mittels Green Energy Harvesting genutzt werden können, sondern dass ihre Abhängigkeit von den Umgebungsbedingungen systematisch genutzt werden kann, um Informationen über eben diese Bedingungen zu erhalten. Dabei erfahren TENGs auf Festschmierstoff-Dünnfilmbasis zwangsläufig langfristige Veränderungen des elektrischen Signals aufgrund von tribochemischen Veränderungen, Degradation oder Verschleiß. Unser Ziel ist es somit, die triboelektrischen Ausgangssignale in zeitaufgelöste Signale, die Information über aktuelle (Betriebs- und Umwelt-) Bedingungen liefern, und in langfristige zeitliche Veränderungen zu unterteilen. Letztere müssen einerseits für eine korrekte Interpretation der genannten Kurzzeitinformation im Sinne einer intrinsischen Selbstlern- oder Selbstkalibrierung berücksichtigt werden, andererseits geben sie Aufschluss über den Verschleißzustand und die Restnutzungsdauer des Sensors. Insbesondere möchten wir mit dem Projekt das Verständnis für die Entwurfsanforderungen und Leistungsgrenzen der vorgenannten Ansätze erweitern.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Chile
• Partnerorganisation: Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID)
• Kooperationspartner: Professor Dr.-Ing. Max Marian