哈尔滨工业大学Nano lett.:基于原子级悬空石墨烯/MoS2异质结的高分辨率气压传感器及其在跌倒检测中的应用

成果介绍

跌倒已成为导致伤害的最主要因素之一，尤其是对老年人而言。迄今为止，研究人员已经开发了多种人体跌倒检测方法，可大致分为三类：环境传感器、视觉传感器和可穿戴传感器。前两类传感器依赖于固定位置的设备，这限制了人体动作的灵活性。可穿戴传感器通过使用加速度计并设置适当阈值可以解决上述问题，但加速度计容易将跌倒与其他剧烈运动混淆。为了克服这一误判，传统方法通常需要多个传感器和复杂的算法，从而导致跌倒检测系统复杂化。作为替代方案，气压传感器可辅助加速度计进行跌倒检测，有效降低误判概率。然而，现有气压传感器的检测分辨率约为12 Pa，对应高度变化约84 cm。因此，对小型化、高灵敏度及高分辨率气压传感器的需求日益增加。

对于传统基于硅的微机电系统（MEMS）压力传感器，小压差检测的灵敏度优化主要集中在结构设计与制备工艺方面。对于压阻式传感器，其灵敏度主要由感应膜的厚度和横向尺寸决定。为了获得更高灵敏度，关键在于增加膜片的宽厚比。然而，这也受制于制造工艺限制以及硅本身的机械性能。这种灵敏度与小型化之间的基本权衡，是推进压力传感器技术的一大挑战，因此亟需创新机制、新型材料及替代结构设计，以同时实现高灵敏度和紧凑尺寸。

二维（2D）材料的兴起为这一挑战提供了有前景的解决方案。例如，石墨烯在原子厚度下表现出高达1 TPa的杨氏模量和卓越的电子迁移率（2×10⁵ cm²/V·s），使其成为MEMS/NEMS传感器理想的柔性电极。然而，石墨烯零带隙结构导致其对应力或压力不敏感。MoS₂具有类似的机械性能、高载流子迁移率及适宜的直接带隙，可作为石墨烯的互补膜片。此外，由二维材料形成的异质结构（例如石墨烯/h-BN）已被证明相比单一二维膜或硅基膜能显著提高灵敏度。

在此，哈尔滨工业大学张甲教授提出了一种基于原子级悬空石墨烯/MoS₂异质结的高灵敏度、高分辨率气压传感器。通过将有限元分析与密度泛函理论计算相结合，对传感器结构参数进行了设计与优化。结果显示，该气压传感器在小型感应膜面积（78.5μm²）下实现了优异的灵敏度（0.152 kPa^-1），相比先前基于石墨烯或硅的压力传感器提升至少两个数量级。此外，该传感器还实现了5 Pa的超高气压分辨率。为了展示气压传感器的独特应用，我们开发了基于该传感器的集成系统，并将其应用于人体手腕进行跌倒检测。与常用加速度传感器相比，所开发的气压传感器在跌倒检测中表现出更高的灵敏度和可靠性。

图文导读

图1.基于悬空石墨烯/MoS₂异质结膜的气压传感器设计。(a)传感器整体结构示意图。(b)传感器核心部分的三维结构示意图。(c,d)无外加压力条件下石墨烯/MoS₂异质结的结构示意图及对应的能带示意图。(e,f)外加压力条件下石墨烯/MoS₂异质结的结构示意图及对应的能带示意图。

图2.基于密度泛函理论（DFT）计算的石墨烯/MoS₂异质结膜结构参数设计。(a)石墨烯/MoS₂异质结晶体结构模型的俯视图和侧视图。(b)异质结的能带结构。(c)势垒高度（Φ_P和φ_N）随外加应变变化的关系。(d)在孔洞横截面积相同但形状不同（即圆形、方形和矩形）的条件下，平均应力随压差（Δp）的变化关系。(e)最大挠度随MoS₂薄片层数变化的关系。(f)在不同孔径（即5、8、10和15μm）条件下，最大内部应变随外加压差（Δp）的变化关系。

图3.石墨烯/MoS₂异质结膜的表征。(a)传感器安装在信号采集系统中的实物照片，插图为传感器核心结构示意图。(b)异质结膜的放大SEM图像，其中标出了石墨烯和MoS₂薄片；插图中的黄色线条表示在MoS₂薄片边缘处获得的AFM扫描高度曲线。(c)石墨烯/MoS₂异质结的拉曼光谱，其中红色、蓝色和黑色曲线分别对应纯石墨烯、纯MoS₂以及石墨烯/MoS₂异质结。

图4.基于石墨烯/MoS₂的气压传感器性能。(a)不同压差（Δp）下的电流−电压（I−V）曲线。(b)传感器响应（ΔI/I₀）与压差（Δp）的关系。(c)在Δp为10、20和30 Pa时的连续传感器响应（ΔI/I₀）。(d)传感器可检测的最小压差（Δp）。(e)在Δp为30 Pa条件下的响应时间和恢复时间。(f)Δp在0–60 Pa范围内（步长5 Pa）下的传感器分辨率。(g)传感器在恒定压差下的稳定性曲线。(h)与先前报道的压力传感器性能比较。

图5.基于所开发气压传感器的人体跌倒检测。(a)跌倒检测系统示意图，插图为微系统及主机。(b)利用气压传感器进行人体跌倒检测的概念示意。(c)随高度以35 cm步进增加时的连续传感器输出。(d)蹲下动作过程中传感器电流的变化。(e)人体执行不同动作（如跑步、爬楼梯、跌倒）时传感器输出及频率变化。(f)不同动作的混淆矩阵。(g-i)在不同动作状态下，同时由商用加速度计（BMI323）和所开发气压传感器采集的加速度和ΔI/I₀信号，分别对应(g)跑步、(h)爬楼梯、(i)跌倒。

文献信息

Atomically Suspended Graphene/MoS₂ Heterojunction Driven High-Resolution Air Pressure Sensor for Fall Detection

(Nano letters，2026，DOI:10.1021/acs.nanolett.5c04403)

文献链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.nanolett.5c04403