本研究提供了一种沉积物监测方法,通过引入粒子载液滴驱动的三电纳米发电机(PLDD-TENG)与深度学习方法相结合来实现实时沉积物监测。PLDD-TENG在单电极模式下运行,其三电层为聚四氟乙烯(PTFE)薄膜。PLDD-TENG的工作机制被证明是由液体-PTFE接触电气化和沙粒-电极静电感应引起的。然后,对其在各种颗粒参数下的性能进行了探讨,结果表明,PLDD-TENG的输出信号对沙粒大小和质量分数非常敏感。最后采用了基于卷积神经网络的深度学习方法,根据输出信号识别颗粒参数。提出的方法在大多数情况下都达到了90%以上的高识别精度,这为PLDD-TENG在实时沉积物监测中的应用提供了启示。