传感器

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。

新配方允许团队设计对特定化学品敏感的石墨烯油墨，然后将其喷洒在相对便宜的PCB上，以获得低成本的传感器。然后，不同的受体可能会沉积在相同的传感器上，允许在同一设备上检测到多种物质。Benji说：“我们希望让这些传感器靠近最终用户。”

澳大利亚悉尼科技大学的研究人员探索了一种亚纳米厚外延石墨烯的三维微图案传感器，可用于检测枕叶区域的脑电图信号。实验表明，这种干式外延石墨烯传感器显示出低阻抗的有效皮肤接触，并且可以实现与湿式传感器相当的信噪比。

悉尼理工大学（UTS）的研究人员开发了石墨烯增强的生物传感器技术，仅通过思想控制使机器人和机器等设备能够运行。

由博士领导的研究小组Manoharan Muruganathan（前高级讲师）和日本科学技术研究院（JAIST）的Hiroshi Mizuta教授应用了在几种气体吸附诱导的兴奋剂和散射信号上训练的机器学习（ML）模型，用单个设备识别选择性气体和高灵敏度传感。

开放请求的PF 2用于在液体和生物材料中传感。PF2包括金（50纳米）触点、石墨烯图案和可选的Ti、Ni或Al沉积、可选的Al2O3封装（50纳米）、可选的聚合物封装（200纳米）和可选的开口。感兴趣的客户的指南和设计规则、起始成本以及MPW运行日历可在我们网站的MPW页面上找到。

海藻是一种绝缘体，但通过向海藻混合物中添加临界量的石墨烯，科学家们能够制造出导电薄膜。当浸泡在盐浴中时，薄膜会迅速吸水，形成柔软、海绵状的导电水凝胶。

CVD石墨烯具有高拉伸性（杨氏模量~1 TPa），适用于应变传感应用。CVD石墨烯固有的拉伸性决定了它对因弯曲、压缩或拉伸材料而施加的力的耐受性。CVD石墨烯还具有电阻与应变的线性变化，这也使其成为压阻式应变传感应用的良好候选者[1]。