【成果】张冬至教授团队在碳纳米管柔性传感器方面取得进展

近日，公司张冬至教授团队在柔性传感器方面取得进展，相关研究成果以“Multi-functional MXene/helical multi-walled carbon nanotubes flexible sensor for tire pressure detection and speech recognition enabled by machine learning”（基于机器学习的多功能MXene/螺旋多壁碳纳米管管柔性传感器用于胎压检测与语音识别）发表在《Chemical Engineering Journal》。《Chemical Engineering Journal》是化学工程领域的国际知名期刊，目前影响因子为13.5（SCI一区）。论文第一作者为精密测量与测控仪器专业2024级博士研究生杨春卿，通讯作者为张冬至教授，BB贝博艾弗森为唯一署名单位和通讯单位，该研究得到国家自然科学基金项目、泰山学者工程专项经费、山东省自然科学基金项目、青岛市自然科学基金项目、中央高校基本科研业务费专项资金，以及BB贝博艾弗森深部油气国家重点实验室开放基金项目的资助支持。

图1 论文首页

柔性传感器具有优异的机械适应性，能够适应多种工作环境，可无缝贴合人体或不规则物体的表面，在人体运动追踪、胎压监测及人机交互等领域得到了广泛应用。本文制备了一种三明治结构的MXene/螺旋多壁碳纳米管（Hs-MWCNTs）柔性应变传感器。所制备的传感器具有检测范围宽（0-77%）、灵敏度高（灵敏系数为243.6）、可重复性高（超35000次循环）等优异的性能。MXene/Hs-MWCNTs柔性应变传感器在检测人体脉搏、胎压等微小信号方面具有显著优势。本工作所构建的4×4柔性传感阵列能够实现不同形状物体的压力分布检测。此外，基于MXene/Hs-MWCNTs柔性应变传感器与连续小波变换卷积神经网络算法，成功实现了部分英语单词的语音识别，识别准确率可达94.4%。研究结果表明，MXene/Hs-MWCNTs柔性应变传感器在人体运动检测、健康监测及语音识别等领域具有巨大的应用潜力。

图2 MXene/Hs-MWCNTs应变传感器制备与测试

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.cej.2024.159157