Scientific Reports | 石墨烯纳米颗粒作为工业4.0中的数据生成数字材料

工业革命是商品生产方式发生重大变化的时期，其程度从根本上改变了社会，其特点是引入了颠覆性技术和新颖的生产方法。这通常会导致效率的提高、成本的降低、产量的提高以及广泛的经济和社会影响。这通常会提高效率、降低成本、提高产量，并产生广泛的经济和社会影响。第一次工业革命(工业1.0)的特点是引入了利用水和蒸汽动力的机械生产方法。工业2.0见证了用电和流水线大规模生产的引入。工业3.0在生产中引入了信息技术、计算机和自动化，提高了效率和定制化。工业4.0通过融合智能和自主系统、人工智能、机器人、物联网(IoT)、云计算以及物理和虚拟系统的集成，进一步推进自动化和数据交换的水平。工业4.0有望逐步演变为工业5.0，其特征是上述技术的进一步发展。

在工业4.0中，物理空间和虚拟空间的互联是实现材料设计和制造过程中的智能操作所必需的关键步骤。智能制造设置中的物理空间是指制造工具、原材料和人力资源。虚拟空间包括配备数据存储和共享功能以及数据分析工具的计算资源。这两个空间的融合目前是通过嵌入式传感器阵列或成像设备实现的。然而，这些方法效率低下，并且涉及在材料或结构中嵌入异物。用材料本身取代这些设备将彻底改变数字制造的范式。这种材料可以是“智能的”，能够实时感知收集到的信息或数据并将其中继到虚拟空间。

石墨烯和其他二维材料可以作为所需的接口，使材料直接与数字世界通信。十多年来，石墨烯及相关二维材料一直是深入研究和开发的重点，但使用这些材料的产品尚未占领市场。石墨烯被称为“神奇材料”，预计将在电子、土木/机械结构、水过滤、可穿戴技术、生物传感器和医药等领域有广泛的应用。然而，由于生产规模和成本的原因，这些期望在十多年后都无法实现。目前，基于二维材料的数据生成设备(如传感器)大多处于初始技术准备水平(TRL)。需要进一步的研究，以提高技术准备水平，并为商业部署制造更复杂的原型系统。为了加速2D材料的工业化进程，并增加其未来在商业层面的影响潜力，需要开发人工智能和区块链技术等相关工具，并与这些设备集成。石墨烯纳米颗粒的潜在应用之一是赋予结构多功能性。这些多功能属性包括传感、储能、EMI屏蔽和性能增强等。

石墨烯具有许多本质上优越的品质，使其成为广泛应用的有前途的材料，特别是在电子设备中。石墨烯有无数种形式，如纳米薄片、纳米片、量子点、氧化石墨烯、氧化石墨、还原氧化石墨烯等，不同的形式提供不同的功能。石墨烯的形式对于特定应用可能不适用于其他应用。例如，用于EMI屏蔽的石墨烯不能用作生物传感器或晶体管。同样，用于储能的石墨烯也不同于用于机械变形感知的石墨烯。这里关注的石墨烯形式是还原氧化石墨烯(rGO)，主要用于基于机械变形的传感。石墨烯器件的多功能性超越了传统的晶体管电路，包括柔性和透明电子器件、光电子器件、压阻传感器、机电系统和能量存储设备。基于还原氧化石墨烯的传感技术最近在聚合物复合材料领域得到了广泛的应用。石墨烯薄片和还原氧化石墨烯可以通过在树脂体系中混合或在纤维增强材料上涂层来嵌入到结构中，例如复合结构。基于还原氧化石墨烯的压阻传感器的工作原理涉及纳米材料形成导电网络，以及受外部刺激改变的粒子之间的电隧道，从而导致石墨烯渗透网络的电阻变化。

rGO传感器作为物理世界和网络世界之间的接口在纤维增强聚合物复合材料的数字制造中的潜在作用如图1所示。其他传感器，如压力传感器，数字成像设备等，也可用于增强通过基于rGO的传感器获得的信息。除了传感系统之外，智能操作还需要一个具有诊断功能的信号处理单元和一个数据管理系统。区块链技术是一种很有前途的数据收集和管理工具，而人工智能工具可以提供所需的信号处理能力。因此，基于rGO的传感器、人工智能驱动的工具和区块链技术可以形成一个可以实现智能制造的三位一体。此外，借助仿真工具和数字孪生，数据库可以多样化。

图1. 使用石墨烯纳米颗粒作为创建数字工厂环境的接口的复合材料结构的数字化流程图。基于还原氧化石墨烯的传感器以及传统传感器可以集成到数字化制造的制造设置中。利用区块链技术、人工智能、虚拟仿真和数字双胞胎等先进工具，可以在工业4.0框架内实现智能制造。

https://doi.org/10.1038/s41598-023-31672-y

在本文中，我们研究了在工业4.0背景下石墨烯纳米颗粒作为数字材料的潜在应用。首先，我们解释了如何使用rGO作为嵌入式传感器，然后介绍了这些传感器在制造过程中以及在结构的使用寿命期间产生的数据类型。利用区块链技术和人工智能工具收集和处理数据，以及数字孪生在智能制造中的作用。使用传统和基于rGO的传感器生成的数据可以使用区块链技术以高效和安全的方式收集和存储。机器和深度学习工具可以使用该数据库创建校准、检测和预测模型，该数据库可以分析使用基于石墨烯的传感器捕获的实时信号。综上所述，我们提出了一个融合三种新兴技术的路线图，即先进的二维材料、人工智能和区块链，以实现工业4.0的智能制造。

石墨烯纳米颗粒作为数字材料在各种现实应用中的技术应用和市场渗透面临着许多挑战和机遇。在石墨烯作为纤维增强聚合物复合材料中的传感元件大规模商业化之前，考虑这些挑战至关重要，并使其与工业4.0标准兼容。材料的选择过程是至关重要的，因为现在有几种可用的2D材料，选择的2D材料不仅会影响加工步骤，还会影响产品的最终传感性能。在选择2D材料时，规模经济也是一个因素。原子建模可以作为缩小特定应用的材料选择范围的工具。当涉及到多功能复合材料时，这就变得非常重要。工程2D材料，如MXenes，可以设计以获得优化的性能。原子建模也有助于制造两种或多种材料的杂化。高质量材料的合成也是一个挑战，特别是如果该过程在文献和实践中没有很好地定义。必须决定是需要内部合成还是现成的选项可以用于应用程序。

将石墨烯和其他2D材料添加到工艺链中是下一个挑战。石墨烯可以通过多种方式掺入复合材料中，例如，在树脂体系中混合，在增强材料上涂覆，将涂层丝束编织到增强织物中，或用石墨烯溶液涂覆最终复合材料。没有单一的解决方案，用户需要决定哪种方法最适合目标应用。

传感器制造是另一个密切相关的挑战。确定结构中传感器的大小、数量和空间位置也很重要。将传感器嵌入复杂的3D形状，同时保持其传感特性可能是一项艰巨的任务。同样重要的是要记住制造过程，其中需要不同的方法来嵌入传感器。无论使用哪种技术将石墨烯纳米颗粒嵌入复合材料中，量化复合材料的传感能力以感知任何物理变化都很重要。

传感器校准是该领域的一个主要挑战，特别是当涉及实验室间传感器时。这些传感器还没有标准化，但是对于商业应用，标准化协议是可取的。传感器随时间推移的特性保持也是一个关键因素。随着时间的推移，温度和湿度等环境因素可能会影响传感能力。这在FBG传感器等商用传感器中也很重要，并且执行例行检查以确保这些传感器在桥梁等实际应用中的工作。同样，基于石墨烯纳米颗粒的传感器应该具有随时间推移进行检查的规定。同时，在实验室环境中，可以执行加速测试以量化属性保留。

大规模生产系统对于石墨烯纳米颗粒作为可行的数字材料的商业化至关重要。如前所述，各种商业供应商都可以提供石墨烯材料，然而，石墨烯在不同领域的应用带来了独特的挑战。石墨烯和其他2D材料是可行的纳米材料，可用作纤维增强复合材料中的智能传感器。它们可以在复合材料制造和应用的每个阶段提供过程和结构健康监测。此外，这些材料还可以增强纯复合材料的其他基础性能，包括机械性能和EMI屏蔽。

元宇宙中的实体比2D材料成熟得多。数字领域在计算能力方面取得了巨大进步，包括云计算、大数据分析、物联网和人工智能(AI)。然而，它们与基于二维材料的传感器的集成还没有实现。甚至，各种数字工具的兼容性也不清楚。区块链技术的关键特征之一是公开可用的信息。然而，制造环境中的大多数信息都是适当性质的。在这方面，联盟或联合区块链可以用于信息仅限于目标受众的情况。人工智能工具是数据驱动的，需要精心策划的数据集进行培训。这类数据目前还很稀缺，但预计会随着时间的推移而增长。最后，基于石墨烯纳米颗粒传感器的数字孪生也处于概念阶段。所有这些技术的共同发展可以带来工业4.0的真正精髓。毫无疑问，石墨烯和其他二维材料在这一领域的应用有着丰富的机会。学术界和复合材料行业(包括航空航天和汽车行业)应该共同努力，解决该领域的挑战，并致力于将石墨烯大规模应用于数字材料，以获得这种奇妙材料的好处。

文献信息：

Ali, M.A., Irfan, M.S., Khan, T. et al. Graphene nanoparticles as data generating digital materials in industry 4.0. Sci Rep 13, 4945 (2023).

https://doi.org/10.1038/s41598-023-31672-y