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山大李陽/中科大潘挺睿/南方科大郭傳飛/北理工沈國震《Chemical Society Reviews》:柔性離電傳感

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研究背景

柔性電子技術作為人機交互與智能感知的核心載體,正面臨著復雜應用場景下的多維性能挑戰。盡管傳統柔性傳感器在可變形基底與功能材料開發方面取得顯著進展,但其靈敏度受限于壓阻/電容傳感的物理邊界,響應速度因界面弛豫效應產生毫秒級延遲,在動態生理信號監測中易出現信號失真。此外,依賴電子作為信號載體的柔性傳感器在實現與生物系統的真正自然集成方面受到了限制。在此背景下,新興的柔性離電傳感機制模擬生物組織中的離子傳輸機制,構建具有類組織模量的離子導電界面,實現了高靈敏度、快速響應速度、卓越的生物相容性與環境自適應性等多維度性能的集成,為發展新一代仿生感知系統提供了突破性技術路徑。

研究成果

近年來,FITS取得重大突破,在靈敏度和功能性方面實現顯著提升,推動研究重點向系統集成與多功能化方向發展。特別是2022年后,隨著AI技術的突飛猛進,FITS進入智能化發展階段,通過與人工智能的深度融合,這些設備獲得了智能特性,應用領域得到極大拓展。該論文系統梳理了FITS技術的最新研究進展。首先闡釋了離子電子傳感的核心機理,包括電容式、反離子式、法拉第反應式、摩擦電式和壓電式;其次分析了關鍵功能材料,特別是離子活性層材料和電極材料的特性;然后探討了器件結構設計與溶液合成、纖維制造、3D打印以及物理氣相沉積;接著研究了面向人機交互、醫療健康和環境監測的集成應用系統及AI賦能的智能化應用系統;最后,總結了FITS設備的關鍵研究挑戰,并提供了對未來方向的見解。相關報道以“Flexible iontronic sensing”為題發表在Chemical Society Reviews期刊上。山東大學為論文第一完成單位李陽教授為論文第一作者,西安電子科技大學白寧寧副教授、中國科學技術大學常煜研究教授和劉之光教授為共同第一作者,通訊作者分別為中國科學技術大學潘挺睿教授和南方科技大學郭傳飛教授、北京理工大學沈國震教授。


綜述要點

1.通過模擬生物組織中的離子傳輸機制,FITS利用離子和電子作為信號載體,能夠精準感知壓力、溫度等機械刺激。相比傳統電子皮膚,FITS技術結合了離子和電子雙重信號傳導,能夠更自然地模擬皮膚的感知方式,在靈敏度、響應速度、功能性等方面具有顯著優勢。

2.FITS器件的性能表現與材料體系的選擇密切相關。離子活性材料通過調控其離子遷移率和載流子濃度直接影響器件的傳感靈敏度;而電極材料則憑借優異的導電特性實現信號的高效采集與傳輸。這種材料-性能的協同作用機制為FITS器件的設計提供了關鍵理論基礎。

3.FITS設備的結構設計和制備工藝對其性能至關重要。合理的結構設計能夠有效調控不同傳感機制下的性能表現,而多樣化的制備工藝(如溶液合成法、纖維制造技術、3D打印和物理氣相沉積)為不同材料和結構需求提供了靈活的選擇。

4.FITS技術在多個領域展現出廣闊的應用前景。在人機交互領域,FITS能夠用于設備控制、電子皮膚、信息編碼等場景中;在醫療領域,FITS可用于實時健康監測和運動追蹤;在環境監測領域,FITS設備能夠檢測氣體濃度、溫度和濕度變化。

5.FITS技術與人工智能(AI)的結合,為智能傳感領域帶來了新的機遇。AI技術能夠優化FITS設備的設計,提高設備性能和可靠性。同時,AI算法能夠處理FITS設備產生的大量數據,實現更高級和智能的功能,如材料屬性識別、運動軌跡分析和身份識別等。這種結合不僅提升了FITS設備的智能化水平,還為未來智能傳感技術的發展提供了新的思路和方法。

圖文導讀

圖1FITS的發展時間表


圖2FITS器件的機制、材料、制造技術和應用的最新進展示意圖


圖3電雙層的結構、柔性離電超級電容器傳感(FITS)機制和反離電超級電容器傳感(i-FITS)機制的機械響應原理示意圖


圖4在電極/電解質界面上的法拉第過程與法拉第反應離電傳感機制的示意圖


圖5電阻式、摩擦電式和壓電式離電傳感機制的示意圖


圖6FITS設備中常用的離子活性材料


圖72012-2024年與FITS設備相關的出版物比例


圖8離子液體中常用的陽離子和陰離子


圖9柔性電極中常用的導電材料


圖10具有不同機制的FITS設備的結構


圖11FITS設備的制備工藝


圖12用于制備FITS設備的溶液合成方法(一鍋法、浸泡法、旋涂法和噴涂法)


圖13用于制備FITS設備的纖維制備工藝(靜電紡絲、干紡、吹紡、熔融紡和濕紡)


圖14用于制備FITS設備的3D打印技術,包括DIW打印、SLA打印和DLP打印


圖15由FITS設備構建的集成應用系統


圖16面向人機交互的FITS基應用系統


圖17面向健康醫療的FITS基應用系統


圖18面向環境監測的FITS基應用系統


圖19人工智能在FITS設備的前端設計和后端分析階段中的應用


圖20人工智能驅動的前端設計。


圖21 AI賦能的智能FITS基應用系統


圖22FITS技術面臨的挑戰及其潛在解決方案

文獻鏈接:

Flexible iontronic sensing

https://doi.org/10.1039/d4cs00870g

來源:高分子科學前沿

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