三维柔性热电织物:智能可穿戴设备的创新突破

《Nature Communications》:

【字体: 时间:2025年03月15日 来源:Nature Communications

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  为解决可穿戴柔性热电技术在实际应用中的关键参数被忽视、现有材料和结构设计存在不足等问题,研究人员开展了三维柔性热电织物(3D F-TEDs)的研究。结果显示,该织物性能优异,在多方面达到目前最高水平,对可穿戴电子领域意义重大。

  在当今科技飞速发展的时代,物联网(IoT)、人工智能(AI)和软机器人技术蓬勃兴起,对柔性电子设备的需求也与日俱增。可穿戴电子系统因舒适、集成度高和便携等特点,成为下一代智能可穿戴设备的有力候选者。其中,可穿戴柔性热电设备(F-TEDs)能基于塞贝克效应(Seebeck effect,即材料在存在温度梯度时会产生电势差的现象)将人体废热转化为电能,在人体废热收集、健康监测等领域极具应用潜力。
然而,目前该领域面临诸多挑战。一方面,多数高性能热电材料,尤其是无机材料,刚性强、脆性大,难以满足柔性可穿戴设备的要求。另一方面,在结构设计上,虽然将传统热电材料加工成薄膜或涂覆在柔性基板上可实现一定的柔韧性,但温度梯度()通常在平面内构建,而非更理想的平面外(厚度方向),且结构设计进展缓慢。此外,在一些需快速响应的应用场景中,如为传感器供电,设备的响应速度、透气性、可洗性等物理性能变得更为关键,而现有研究对此关注不足。三维(3D)F-TEDs 虽能更好地收集人体热量,但传统制备方法存在舒适度差、透气性不佳等问题。

为解决这些问题,东华大学的研究人员开展了相关研究。他们通过先进的编织技术制备并掺杂改性了高弹性 3D 热电织物,旨在设计出具有实用价值的功能器件结构。研究结果表明,这种 3D 热电织物展现出诸多优异性能,在可穿戴电子领域具有重要意义。该研究成果发表于《Nature Communications》。

在研究过程中,研究人员运用了多种关键技术方法。他们采用 3D 编织技术,以低成本、高刚性的 36 dtex 聚酯单丝纤维作为间隔纱,与更柔软的 135 dtex 和 90 dtex 聚酯单丝相结合,实现了连续大规模生产。利用场发射扫描电子显微镜(FE-SEM)对织物的表面和横截面形态以及碳纳米管(CNTs)的分布进行表征;使用万能材料试验机评估织物的压缩应变性能;借助全自动透气仪测量样品的透气性;通过定制装置获取与塞贝克系数(S)和自供电温度传感相关的参数。

器件制备


研究人员详细介绍了热电间隔织物(TESF)的设计理念和制备过程。选用 CNTs 作为热电填料,因其易于水加工、无毒且热电性能优良。以油胺作为 CNTs 的 n 型掺杂剂,聚(3,4 - 乙撑二氧噻吩):聚(苯乙烯磺酸盐)(PEDOT:PSS)和 CNT 组合展现出优良的 p 型热电性能。通过 3D 编织技术制备出初始间隔织物,再经溶液浸渍法分别制备出 p 型和 n 型 TESF。与其他可穿戴多功能热电设备相比,TESF 在透气性、响应速度、精度、热导率()和耐久性等方面表现出色。其透气性高达,热导率低至 ,温度响应时间仅 240 ms,能精确识别的温差,且可承受高达 10,000 次的压缩循环,压缩响应时间为 20 ms。

传感性能


3D 结构赋予热电织物出色的透气性,对穿戴时的热量和水分交换至关重要。研究表明,添加不同掺杂剂会改变织物的热电性能。未掺杂时,含 CNTs 的原始 TESF 因氧杂质呈现正的塞贝克系数;添加 PEDOT:PSS 后,电导率()和功率因子()显著增加;添加油胺作为 n 型掺杂剂后,塞贝克系数变为负值。该织物对不同温差敏感,最小温度响应约为,响应时间为 240 ms,且在循环温度变化下输出电压稳定。此外,间隔织物的 3D 支撑结构使其具备作为压阻传感器的潜力。在动态压缩和恢复过程中,织物会产生压阻效应,其应变计因子(GF)在压缩变形超过 20% 时达到最大值约 1.7,响应时间和恢复时间分别为 20 ms 和 60 ms,经 10,000 次压缩循环后压阻信号仍保持稳定,且压缩应变对塞贝克系数影响较小。

解耦机制


为探究 TESF 的解耦特性,研究人员设计了一系列实验。通过对织物施加独立和耦合刺激,观察电信号变化,发现织物的压阻效应和塞贝克效应完全解耦。在不同温度差和压缩应变条件下,内部电阻和输出热电电压相互独立变化。构建的 3D 等效模型和有限元分析也验证了这一特性。基于此,集成设备同样表现出应变引起的电阻信号和温差引起的热电电压信号的解耦现象。

传感应用


研究人员对器件的输出性能进行评估,发现当连接负载电阻()为 110Ω 时,器件在不同温差下可获得最大输出功率。将其应用于实际场景,如缝入 N95 口罩制成智能口罩,可实时监测呼吸,通过分析热电压信号区分多种面部动作和表情;集成无线传输模块后,能在用户呼吸异常时及时发出警报。缝在绝缘手套上,可用于温度预警,避免用户烫伤。此外,基于 TESF 设计的多功能传感器能准确区分不同运动幅度,且运动不影响其热电电压。研究人员还设计了智能手套,结合基于支持向量机(SVM)的机器学习模型,可将手指动作转化为电信号,辅助言语障碍者学习手语,手势识别准确率高达 100%。

研究结论表明,研究人员成功制备出具有优异性能的 3D 热电织物,其独特的结构使其具备超低热导率、超高透气性和稳定性,能实现精确的温度分辨率和快速响应。基于该织物的可穿戴设备可集成蓝牙模块,实时准确监测人体信号,对呼吸道疾病预警和热危害早期检测意义重大。同时,结合 SVM 机器学习模型的智能手套为言语障碍者学习手语提供了有效帮助。这项研究为可穿戴电子设备的发展开辟了新方向,有望推动相关领域的进一步发展,在医疗健康、人机交互等多个领域展现出广阔的应用前景。

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