西南大学黄进教授、甘霖教授AFM：新型双功能机电传感器，突破可穿戴设备性能瓶颈

摘要：导电多孔复合材料作为轻质材料在可穿戴电机械传感器中前景广阔，其中取向多孔结构可引入非对称性以增强机电转换性能。然而，二维导电材料MXene在取向多孔材料的薄壁中易发生聚集，导致导电性和灵敏度受限。传统表面化学修饰策略在薄壁环境中效果不佳，亟需通过维度混合设计解

导电多孔复合材料作为轻质材料在可穿戴电机械传感器中前景广阔，其中取向多孔结构可引入非对称性以增强机电转换性能。然而，二维导电材料MXene在取向多孔材料的薄壁中易发生聚集，导致导电性和灵敏度受限。传统表面化学修饰策略在薄壁环境中效果不佳，亟需通过维度混合设计解决纳米填料的分散问题。

西南大学黄进教授、甘霖教授团队提出“一维刚性纳米纤维素尺寸匹配嵌入二维导电MXene”的混合结构，通过冷冻干燥法制备取向多孔材料。该设计利用尺寸匹配的刚性纳米纤维素（tCNC）有效分离MXene层，显著降低渗流阈值（从8.24 wt.%降至4.01 wt.%），并将压阻灵敏度提升5.61倍（应变范围0.56%~10%）。同时，纳米纤维素作为介电颗粒形成原位平行板电容器，实现接触模式下低至0.17%应变的电容式压力传感，最终构建出覆盖大载荷至微触控的双响应传感器。相关论文以“Dual-Functional Electromechanical Sensor Based on Hybrid Structure of “1D Rigid Nanocellulose Size-Matching Into 2D Conductive MXene” in Oriented Porous Materials”为题，发表在

Advanced Functional Materials

技术原理与性能验证

图1 通过理论模型与实验验证了纳米纤维素对MXene的分离机制：尺寸匹配的刚性tCNC（长度1.86 μm）可抵抗MXene层弯曲应力，有效扩大层间距（增加1.636 nm）；而柔性纳米纤维素（CNF）或短尺寸纤维素（cCNC）因易弯曲或取向问题分离效果较弱。透射电镜和原子力显微镜证实tCNC嵌入MXene层间形成“楔形”支撑结构。

图1 a-c) tCNC、CNF、cCNC对MXene分离效果的示意图； d) 水性聚氨酯（WPU）基取向多孔材料中一维纳米纤维素与二维MXene的混合结构； e) MXene片的原子力显微镜图像及尺寸分布； f) tCNC（左）、CNF（中）、cCNC（右）的原子力显微镜图像； g-h) 三种纳米纤维素的长度与直径分布（n=20）； i) MXene及其混合体系的典型XRD图谱； j) 不同环境下MXene的层间距。

图2显示混合填料的协同效应：tCNC/MXene体系（tCM-W）在取向多孔水性聚氨酯（WPU）中导电渗流指数最优，压缩模量和能量耗散性能提升显著。孔隙取向结构使导电网络更均匀，回弹率高达92%。

图2 a) M-W、cCM-W、FM-W、tCM-W多孔材料取向度拟合曲线； b) 渗流阈值与层间距的关系； c) 渗流指数与层间距的关系； d) 多孔材料的压缩性能（最大压缩载荷、压缩模量及耗散能）； e) tCM-W取向/非取向多孔材料的应变-最大压缩载荷线性拟合； f) 韧性 vs 回弹率。

图3揭示界面增强机制：分子动力学模拟表明，纳米纤维素与MXene间氢键数量增加42倍，缩短Ti-O键长（1.99 Å→1.97 Å）。XPS和FTIR证实氢键增强，紫外吸收蓝移表明电子云重排，为机电敏感性提升提供理论基础。

图3 a) 纳米纤维素、MXene及其混合体系的分子动力学模拟计算模型； b-c) MXene、tCNC及其混合颗粒的总能量与氢键数量； d) Ti-O键长的分子动力学模拟结果； e-g) tCM与MXene的XPS全谱、Ti 2p区及O 1s结合能谱； h-i) MXene及混合体系的ATR-FTIR光谱与紫外归一化吸收光谱； j) 最大吸收边对比。

图4展示双模式传感性能：压阻传感在2%~10%应变范围内灵敏度（GF=8.6）和检测限（LOD=0.24%）领先；压容传感在0.5%~2%微应变下响应时间仅72 ms（快于压阻的430 ms），且湿度/紫外环境下信号稳定性超80%。

图4 a) 多孔材料压阻变化率-应变线性拟合曲线； b) 压阻灵敏度因子（GF）与检测限倒数（1/LOD）统计； c) 层间距与GF、1/LOD的关系； d) 压阻传感频率依赖性； e) 1080次循环稳定性测试； f) 湿度耐受性测试； g) 单次压阻响应时间； h) tCM-W储能模量与损耗角动态热机械分析； i) 多孔材料电容值； j-l) tCM-W、FM-W、cCM-W的压容变化率-应变曲线； m) 压容灵敏度因子（GF）与1/LOD统计； n) 单次压容响应时间。

图5演示运动监测应用：传感器通过压阻/电容双信号输出，精准识别触摸（0.24%应变）、吞咽、微笑等微动作以及肘/膝弯曲（40%应变）等大变形运动，信号模式与动作类型一一对应。