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稳定疏水的MXene-聚合物压力传感器

文章来源:北科新材 浏览次数:3637时间:2020-08-10 QQ学术交流群:1092348845

【研究背景】

高灵敏度、快速响应、易集成、低能耗的柔性压力传感器是人机交互和可穿戴电子设备的关键。这些传感器可以集成到非侵害性和连续的健康监测设备以及运动检测器中。一般来说,压力传感器根据其传感机理可分为以下四类:压力/变形引起的电阻变化(压阻)、电容、压电和摩擦电。其中,压阻式压力传感器因其检测范围广、制造简单、信号采集方便等优点受到广泛关注,对实际应用具有重要意义。虽然这四种传感器的工作机理不同,但它们都是由柔性衬底、活性材料和导电电极组成。活性材料是柔性压力传感器结构中最重要的组成部分,需要满足一定的要求,包括机械柔性、可调金属/半导体性能和多孔结构。石墨烯和碳纳米管(CNTs)等碳基纳米材料虽有压力性能,但是其成本高、产能低。因此,需要一种新型的传感活性材料来实现柔性压阻式压力传感器。

由于MXenes具有二维结构,高导电性,易加工,合成工艺可控等优点,是一种很有前途的压力传感器电极材料。Ti3C2Tx是研究最广泛的MXene,其用途广泛,包括储能、电磁屏蔽、催化、光电及传感器等。虽然上述纯MXene和MXene混合物在大的压力范围和快速的响应时间内实现了高的应变系数,但是仍然有三个主要的挑战需要解决。首先,纯MXene膜和基于MXene的复合膜弹性有限;其次,MXene出色的导电性使得初始电流值非常高,导致电流的整体变化很小,从而限制了压阻式传感器的测量系数;最后,纯MXene或无机MXene混合物的亲水特性,长时间使用会导致MXene基压力传感器的初始电阻发生显著变化,影响了器件的稳定性。事实上,利用有机/无机复合材料制成的压力传感器,将有机聚合物的弹性与无机MXene薄片的导电性结合在一起,并将其与绝缘聚合物基体结合在一起,可以被认为是解决上述问题的一种明智的策略。


【成果简介】

近期,吉林大学韩炜教授和德雷塞尔大学(Drexel University)Yury Gogotsi教授在国际知名学术期刊ACS Applied Materials & Interfaces上发表一篇题目为:Hydrophobic and Stable MXene-polymer Pressure Sensors for Wearable Electronics的研究论文,利用天然弹性P(VDF-TrFE)和多层Ti3C2Tx通过旋涂制备了疏水性有机/无机复合膜,并用其制备了稳定的压阻式压力传感器。组装后的压力传感器在0.072至0.74 kPa的范围内显示出817.4 kPa-1的极高测量系数,在0.74至3.083 kPa的范围内显示2213.68kPa-1,具有16 ms的快速响应时间以及超过99%的长期稳定性。它在周围空气中的性能保持了20周以上,这在传感应用中是一个挑战。这是第一次演示了Ti3C2Tx MXene传感器的长期稳定性。其优异的稳定性是由于多层MXene颗粒大部分包裹在有机P(VDF-TrFE)聚合物网络中,保护MXene不被氧化。为了验证组装的压力传感器在可穿戴电子领域的实用性,进一步研究了用于语音识别和人类活动检测的机电特性。同时还搭建了一个10×10的集成传感器阵列平台,演示了映射空间压力分布函数,记录了传感器阵列上发生的运动,同时计算了电流变化。这可以扩展到速度测量,因为知道移动的路径和在传感器阵列上写下某些行的时间。通过进一步优化传感器的机械性能,在路面上覆盖一层低功耗传感器阵列,它甚至可以成为高速公路上速度相机和雷达测速仪的可行替代品。本文共同第一作者为李腊博士与付曦瑶博士研究生。


【图文导读】

图1.Ti3C2Tx@P(VDF-TrFE)复合膜的制备流程图以及物理表征。

图2. 基于Ti3C2Tx@P(VDF-TrFE)的质量比为1:1.6的传感器的机电性能。

图3. 语音识别和人类活动检测。


图4.基于质量比为1:1.6的Ti3C2Tx@P(VDF-TrFE)薄膜的10×10压力传感器阵列平台测试性能。

【本文总结】

本文基于混合的Ti3C2Tx@P(VDF-TrFE)薄膜电极的疏水无机/有机体系结构,制造了压阻压力传感器和传感器阵列。由于PVDF-TrFE聚合物的长链结构、粘弹性、绝缘性和疏水性,得到的Ti3C2Tx@P(VDF-TrFE)薄膜在空气中表现出良好的柔韧性、可调初始电阻和稳定性。当将MXene与P(VDF-TrFE)的质量比优化为1:1.6时,传感器显示出较高的应变系数,从0.072到0.74 kPa区域为817.4kPa-1,从0.74到3.083kPa的区域为2213.68 kPa-1,快速的响应时间为16毫秒,在环境空气中20周后仍可保持超过99%的稳定性能。组装好的压力传感器被安装在人体上,以监测生理信号,包括语音识别、肌肉运动和实时脉冲。同时设计了10×10传感器阵列的大面积集成,绘制空间压力分布,记录运动速度,同时计算电流变化。

文献链接:

https://dx.doi.org/10.1021/acsami.0c00255.

信息来源: MXene Frontier


 

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