《Next Energy》：Ground vibrations as an untapped energy resource: Evaluation of energy harvesting potential using earthquakes, mining induced seismicity and anthropogenic sources
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地面运动振动能量采集（Ground Motion Vibrational Energy Harvesting, VEH）潜力的评估在很大程度上尚未得到探索。与太阳能或风能等成熟的可再生能源不同，目前尚不存在标准化的框架来量化从真实地面振动中实际可采集的能量。这
地面运动振动能量采集（Ground Motion Vibrational Energy Harvesting, VEH）潜力的评估在很大程度上尚未得到探索。与太阳能或风能等成熟的可再生能源不同，目前尚不存在标准化的框架来量化从真实地面振动中实际可采集的能量。这一知识空白限制了VEH技术的战略性部署，并制约了其在自供电传感系统中的集成。本研究提出了一种新颖的系统性方法，用于评估电磁能量采集器（Electromagnetic Energy Harvesters, EMEHs）在真实地震激励下的理论采集潜力。所提出的工作流程包含六个阶段：数据采集、信号预处理、事件识别（鉴定、表征和分类）、器件选择、能量采集仿真以及潜力功率估算。研究明确考虑了自然和人为振动源，包括地震、微震（microseisms）、采矿爆破和重型车辆交通。该方法应用于智利北部某矿区的连续地震记录。不同事件类别呈现出 distinct yet partially overlapping 的功率范围，凸显了可采集能量对局部振动特征的强依赖性。空间能量密度图进一步揭示了EMEH器件的优先部署区域，强调了该能源资源的强空间依赖性，以及在评估采集可行性和鲁棒性时表征局部振动特征的重要性。通过将研究焦点从器件级优化转向资源级评估，本工作为评估地震振动作为能源资源建立了可重复的基础。该框架代表了释放地面运动VEH潜力的初步步骤，包括自然事件，并实现其未来融入可持续自供电监测基础设施。
本研究旨在解决地面运动振动能量采集（Ground Motion Vibrational Energy Harvesting, VEH）潜力评估长期缺乏系统性方法论的问题。与太阳能、风能等成熟可再生能源不同，振动能量采集领域尚未建立标准化的资源量化框架，这严重制约了该技术的工程化部署与产业化应用。现有研究多聚焦于特定激励条件下的器件验证，而非基于真实环境振动特征的采集潜力评估，尤其缺乏针对地震等低频、非平稳振动源的方法学探索。
研究人员开展了系统性研究，提出并验证了一套可重复的六阶段方法论框架。该框架涵盖数据采集与预处理、地震事件检测与人工校验、时频域特征表征与分类、电磁能量采集器（Electromagnetic Energy Harvester, EMEH）参数化配置、数值仿真模拟以及多时空尺度的采集潜力估算。研究以智利北部矿区为案例，利用16个短周期地震台站的连续记录数据，综合评估了地震（Earthquake, EQ）、微震（Microseism, MS）、采矿爆破（Mining Blast, BL）和卡车通行（Truck Circulation, TR）四类振动源的采集潜力。研究发现，不同事件类型的理论输出功率存在显著差异且部分重叠，地震与爆破事件贡献最高能量，而微震和车辆振动贡献相对较低；同时，可采集能量呈现明显的空间异质性，局部"热点"区域与震源距离、地质条件及波场入射方向密切相关。该研究的重要意义在于首次将资源评估视角引入振动能量采集领域，为后续器件优化与工程部署提供了方法论基础和数据支撑。论文发表于《Next Energy》期刊。
研究采用的关键技术方法包括：基于SAIPy包中CREIME深度学习模型的地震事件自动检测与人工校验相结合的事件识别策略，该模型融合卷积神经网络、长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）与注意力机制处理短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）时频表示；单自由度质量-弹簧-阻尼（Mass-Spring-Damper, MSD）系统的线性EMEH数值仿真，在MATLAB Simulink中求解运动方程并计算瞬时功率及均方根（Root Mean Square, RMS）功率密度；以及基于周累积能量数据的空间能量密度制图，用于识别优先部署区域。
研究结果显示，地震事件在SITE_03台站获得最高采集能量，约1.9×10
-7 Wh，SITE_13和SITE_04次之；微震事件同样在SITE_03表现最优，约为5.5×10
-12 Wh；采矿爆破事件在SITE_07达到峰值1.1×10
-8 Wh；卡车通行事件则在SITE_04获得最高响应1.34×10
-10 Wh。空间分布上，SITE_03和SITE_14对自然事件响应一致较高，而SITE_04对人为源更为敏感， SITE_07仅对爆破事件突出。这些稳定的空间模式验证了基于局部测量的选址策略必要性。
讨论部分首先阐述了采集位置优化问题。研究人员指出，功率空间变化受震源特性、地质条件、衰减特征及波场方位角共同调制，高频人为源（如卡车通行）的近场效应可能超过低频自然事件的贡献，因此器件设计应平衡日常连续激励与偶发高强度事件的能量捕获需求，宽带或多共振结构可能是更优策略。其次，模型局限性方面，当前简化模型仅考虑垂直分量且假设理想能量转换，忽略了线圈电阻、整流损耗和储能环节，实际输出约为理论耗散功率的半数以下；水平分量的潜在增益因模态耦合复杂性尚待量化，多方向采集器的扩展研究正在进行中。最后，可行性分析表明，单器件瞬时功率不足以支撑传感器节点连续运行，但通过与微型电池或超级电容器等储能技术结合，可实现间歇性低占空比应用，如周期性数据采集与传输。
研究结论部分指出，本工作提出了一套半自动化且可推广的地震VEH潜力评估工作流程，该框架整合事件检测、分类、振动表征、代表性采集器参数配置及简化数值仿真，计算可采集功率和能量在时间域和空间域的分布。尽管应用于智利北部矿区，该方法论具有模块化和可迁移性，适用于其他区域、数据集和监测网络。结果表明，即使单一局部环境内，可采集能量也存在明确的空间变异性，但不同事件类型间的相对分布保持一致。地震和爆破事件系统性地产生较高理论输出，而微震和车辆诱导振动仅贡献边际能量。尽管单器件输出有限，估算的采集能量在适当储能机制下足以累积并间歇性使用。这些发现表明，尽管存在固有物理约束，地震振动能可在现实部署策略下支撑低功耗应用。例如，现代结构健康监测和环境感知无线传感器节点通常消耗1至100 μW，微控制器数据记录仪和微机电系统（Micro-Electro-Mechanical Systems, MEMS）传感器亦可在此功率范围内运行。虽然此类器件的连续运行需要补充储能系统，但地震事件的间歇性特征，特别是采矿爆破和地震，非常适合能量累积策略，即采集的能量按需存储和释放。总体而言，研究证明了地震环境包含可开发的振动能量，所提出的工作流程为评估其潜力提供了稳健基础。该方法论为振动采集器的部署提供了可重复的工具，并支持向更现实实现方向的进一步发展，包括精细化器件建模、多器件配置以及与储能系统的集成。最后，除技术意义外，该研究的社会维度亦值得关注。能量采集器件的综合综述强调其作为替代性低功率能源的潜力，有助于改善资源受限社区的生活质量。通过推进能够评估特定地点可采集功率的方法论，本工作为低功率输出供应支持监测系统、通信网络或环境传感器的应用奠定了基础。尽管规模有限，此类系统可在减少能源脆弱性和促进可持续替代方案方面发挥作用，特别是在传统能源基础设施有限或缺失的地区。
