灵敏度不够？来点小球！

传感器是物联网终端设备的核心元件，因而对于物联网技术的发展和应用至关重要。可穿戴应力应变传感器可用于收集人体重要信号和人机交互，将推动物联网智慧医疗技术等应用的发展。除实现精确感知所需的高灵敏度特征外，实际应用，特别是在智慧医疗领域，对传感器的穿戴舒适度、重量、可靠性和稳定性均有非常高的要求，因此更敏感、小型化、集成化是目前传感器的发展趋势。将传感器集成到纤维中，利用其可直接编织到衣物服饰的优势实现对人体局部形变的准确捕捉，是可穿戴传感器件小型化和集成化的重要思路。

图1. 可穿着传感器在医疗领域应用

石墨烯-高分子复合纤维具有质量轻、信号噪声低、能耗低等优点，可用于电阻型应变传感器。但是石墨烯导电纤维传感器的灵敏度（Gauge Factor，简称GF），目前来讲还是处于比较低的一个水平。灵敏度越高就能得到越细致信号，同时，很多人体上的健康信号，包括心脏跳动、脉博、眨眼等的应变范围都在0-5%以内，这对于传感器的灵敏度提出了很高的要求，因此如何在小应变范围中提高可编织纤维传感器的灵敏度成为了一大难题。这里，为了解决这个难题，最好的方法还是从原理上进行分析。根据灵敏度的计算公式：

其中ΔR指的就是电阻变化，R₀是原电阻，ε指应变。为了提高最终灵敏度（GF），那么在相同的应变下，需要得到较大的电阻变化，而电阻变化则是基于导电网络的变化。我们知道，导电网络实际上跟结构有很大的关系，为了得到较大的电阻变化，则最终需要在相同应变下结构能够产生较大变化。在石墨烯传感器里，就需要石墨烯片层之间能够产生较大的相对位移。

推演到这里，其实就有点让大家想到一个生活中的小常识了：减少物体间接触面积来减少摩擦，更具体的就像图2所展示的那样。同样的，在制作石墨烯纤维的时候，是不是可以有一种方法能够将石墨烯间填充的高分子蜷缩起来，变成球状。球状的填充，相比于石墨烯片之间板状填充，能够大大减少作用力。

图2. 减小接触面积的示意

其实这种方法是有的。在相分离过程中，有一种不稳定相分离过程，能够让高分子球化，最典型的要数PVDF这种半晶高分子了。图3a是一个典型的PVDF/DMF溶液与水进行相分离的时候的相图，水和DMF是互溶的，在两者相互接触的时候，由于传质速率不同则会导致PVDF的形貌产生巨大的变化。传质较慢的时候，PVDF能够有足够的时间进行球形化，形成一颗颗纳米小球（图3b）。在这里，中科院上海微系统与信息技术研究所丁古巧（点击查看介绍）课题组就首次将这种方法用到了石墨烯/PVDF传感纤维的制备中，图3c展示了他们利用石墨烯/聚偏氟乙烯/聚氨酯DMF体系在水相的相分离过程，制备了高分子纳米球修饰的石墨烯多孔网络纤维，这种结构大幅增强了该纤维在发生形变时石墨烯片层之间的结构变化，从实现石墨烯基纤维灵敏度的显著提高。

图3. (a) PVDF/DMF溶液遇水的三元相图，(b) 小球形成过程，(c) 相分离制备小球修饰的多孔石墨烯纤维过程

这种纤维具有非常高的灵敏度，GF值在0-5%应变时达到了51，在5-8%应变时达到了87，高灵敏度保证了这种纤维在人体重要信号收集的准确性；同时最低检测限达到了0.01%形变程度，也就是说万分之一的形变在此纤维上都能反应出来；较好的线性吻合度也能够保证这种石墨烯纤维传感器在之后信号处理上的准确性；在大于6000次的循环下，这种纤维仍然能够保持很好的稳定性。这种新结构的石墨烯高分子纤维，也可广泛应用其他电阻式传感器的结构设计中。

图4. (a) 灵敏度因子与其他结构的比较，(b) 最低检测限，(c) >6000次循环结果

将该纤维集成到创口贴中，贴到手腕处，能够识别手腕脉搏，而且脉搏信号能够非常清晰表现出脉搏上的不同信号；将此纤维编织进纱布并作为眼罩，可实时监测眼球的转动等信息，未来可用于眼疾病人的监测；该纤维也可编入手套，对不同手的弯曲进行感应，表明其对于动作信号准确把控；此外，将此纤维进行编织制备成三元矩阵，制备成的电子织布可以实时监测位置，可用于可穿戴电子皮肤。上述结果满足可穿戴应变传感器的要求，体现了石墨烯基应变传感器件在智能医疗等领域的巨大潜力。

相关研究论文在Adv. Funct. Mater.在线发表，第一作者为上海微系统所博士生黄涛，通讯作者为上海微系统所丁古巧研究员与何朋博士。

丁古巧课题组长期致力于石墨烯材料的创新制备和应用基础研究，相关工作得到了国家自然科学基金面上项目、青年项目（51802337，11774368和11804353）和博士后创新人才支持计划（BX201700271）以及上海市科委项目（18511110600）的大力支持。

原文（扫描或长按二维码，识别后直达原文页面，或点此查看原文）：

Porous Fibers Composed of Polymer Nanoball decorated Graphene for Wearable and Highly Sensitive Strain Sensors

Tao Huang, Peng He, Ranran Wang, Siwei Yang, Jing Sun, Xiaoming Xie, Guqiao Ding

Adv. Funct. Mater., 2019, DOI: 10.1002/adfm.201903732

导师介绍

丁古巧

https://www.x-mol.com/university/faculty/38295