慧海拾贝 | 用于应变传感的耐湿弹性石墨烯染色羊毛织物

本文提出了一种羊毛针织物传感器,该传感器用氧化石墨烯(GO)染色,然后用L-抗坏血酸(L-AA)还原(rGO)处理。这种基于rGO的应变传感器具有高度可拉伸性、可清洗性和耐用性,具有快速传感响应。它表现出优异的线性,伸长率超过20%,最重要的是,它能承受30%至90%的水分(甚至浸泡在水中),并且仍然保持良好的性能。同时,文章进一步证明,通过将这种提出的材料与近场通信(NFC)系统集成,可以构建无电池、无线可穿戴的身体运动传感器。

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用于应变传感的耐湿弹性石墨烯染色羊毛织物

研究背景

柔性、可拉伸性、生物相容性和舒适性都是未来可穿戴电子产品的愿望清单。近年来,与可穿戴传感器集成的服装实现了许多智能功能,如运动传感、生命体征监测和手势识别。用于这些应用的传感器需要快速响应、高灵敏度、宽传感范围和稳定的数据采集能力。有了这些优势,人类的物理和生物信息可以被自动方便地检测、记录和分析,并通过智能设备进一步传递到云端,以进行更复杂的诊断。纺织材料具有柔软、可变形、透气等固有优点。它们为可穿戴传感器提供了理想的解决方案,以减轻聚合物涂层材料的限制。利用天然纤维结构和织物探索新的传感机制,实现无缝、无侵入性、美观的体域网络(BAN),具有低批量生产成本的潜力。

创新点

本文提出了一种羊毛针织物传感器,该传感器用氧化石墨烯(GO)染色,然后用L-抗坏血酸(L-AA)还原(rGO)处理。这种基于rGO的应变传感器具有高度可拉伸性、可清洗性和耐用性,具有快速传感响应。它表现出优异的线性,伸长率超过20%,最重要的是,它能承受30%至90%的水分(甚至浸泡在水中),并且仍然保持良好的性能。同时,文章进一步证明,通过将这种提出的材料与近场通信(NFC)系统集成,可以构建无电池、无线可穿戴的身体运动传感器。

文章解析

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图1. 制作工艺和织物力学性能。

(a) rGO/羊毛针织物和应变传感器的制造过程示意图;(b) 纯羊毛针织面料;(c) rGO面料;(d) 罗纹环状结构;应力-织物在(e)x方向和(f)y方向上的应变;(g) 织物在加热和L-抗坏血酸(L-AA)还原后的耐张性。

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图2. 石墨烯织物的表征。

(a−d)不同放大倍数下织物的SEM图像;(e) GO和rGO织物的拉曼光谱;(f) 原始、GO和rGO织物的能量色散X射线光谱(EDX);(g) 织物在洗涤循环下的抗张性及其在洗涤10个循环后的SEM图像。

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图3. rGO/羊毛针织应变传感器的表征。

(a) x和y方向上的相对电阻变化是拉伸应变的函数;(b) 相对电阻变化与循环拉伸-伸长率为5%、10%、20%和40%时的释放;(c) 在频率为0.125、0.25、0.5、1和1.25 Hz的循环拉伸-释放下的相对电阻变化;(d) 相对电阻随应变的增加而变化;(e) 在拉伸应变为20%的情况下,传感器在500次循环下的耐久性;(f) 第一个循环和500个循环中相对电阻变化的滞后。

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图4. 面料的舒适性与透气性。

(a−c)说明了热通量、蒸汽水分和液体汗液传输的自控平衡系统;(d−f)原始、GO和rGO织物的液态水传输特性;(g) 原始、GO和rGO织物的透气性;(h) 原始、GO和rGO织物的热导率;(i) 在25°C和30°C的温度下,相对电阻随湿度的增加而变化;(j) 在湿度为20%和90%以及浸入潮湿条件下拉伸-释放(循环伸长率为20%)时传感器的相对电阻变化。

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图5. rGO/羊毛针织应变传感器的原理。

(a) 不同放大倍数下无应变传感器的环结构和SEM图像;(b) 在y方向上拉伸的传感器的环结构和SEM图像;(c) 无应变织物的等效电路模型;(d) 织物在y方向上拉伸的等效电路模型。

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图6. 用于人体运动检测的应变传感器。对人类运动的反应包括:(a)手腕弯曲,(b)手指以不同角度弯曲,(c,d)呼吸,(e)说话和(f)吞咽。(g) 带有刺绣近场通信(NFC)和rGO/羊毛针织应变传感器的无线传感系统;(h) 无线传感系统框图。

读后感

本文提出一种基于rGO染色羊毛织物的多功能应变传感器。该传感器具有高达22%的延伸率的大线性弹性,伴随着65%的电阻率变化。该传感器的响应时间快,在500次拉伸-释放循环后,其性能非常稳定,每个循环可承受高达20%的伸长率,传感器在释放应变后迅速恢复。此外,在人体上出汗是不可避免的,基于rGO染色羊毛织物传感器在潮湿甚至潮湿条件下仍保持其传感能力。因此,它可以直接用作人体上的可穿戴纺织传感器。该传感器可以成为监测大范围人类活动的理想可穿戴设备。

原文链接:https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsami.9b20964

本文来自Flexible Intelligent Lab,本文观点不代表石墨烯网立场,转载请联系原作者。

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