高性能可降解MXene基导电水凝胶的制备及其在柔性传感器中的应用

来源 :吉林大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:second5201314
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着时代的发展和人类社会的进步,各种便携,可穿戴,可监测的柔性传感器纷纷涌入人们的视野之中,已成为生活中不可或缺的一部分,传感器的制备和改善成为科学家们研究的热点。传统的以碳基材料,导电聚合物或者金属材料为导电基质构建的水凝胶传感器通常面临着一些问题,比如,碳基材料固有的疏水性和较差的溶解性,导电聚合物的较强的刚性和差稳定性,金属材料的工作电压较高且价格昂贵,这些导电材料的缺点限制了其在传感器领域的应用。MXene因其高的电导率(20000 S cm-1),优秀的亲水性,大的比表面积,良好的表面可修饰性和优良的机械性能而成为传感器导电材料极有希望的候选者。然而,目前MXene传感器在发展过程主要受制于MXene自堆叠的影响。MXene的自堆叠会使导电通路相连,传感灵敏度降低,同时影响电子传导,降低传感器的电导率。与此同时,MXene作为一种导电材料,如果不及时的进行回收和再利用,会为环境带来电子污染。基于以上背景,我们使用壳聚糖这种天然高分子材料针对上述两个问题先后构筑了两种结构不同且设计新颖的凝胶体系(DEMH和OMDDH),从不同角度对传感器的各个组成的设计进行优化,配比进行选择,成功制备了两个高性能和可降解的MXene基导电水凝胶。具体研究内容如下:(1)为了解决MXene在使用过程中自堆叠的问题,本部分受小分子插层MXene以扩大MXene的层间距的启发,我们引入了天然多糖高分子壳聚糖,通过氢键作用和静电相互作用,壳聚糖与MXene进行了自组装,有效的避免了MXene的自堆叠。通过原位自由基聚合聚丙烯酰胺,我们构建了一个MXene分散增强的高度可拉伸的敏感的可穿戴电子皮肤,其拉伸长度可达到1900%,此外,具有高密度正电荷基团的壳聚糖和具有半导体特性的MXene的引入也赋予了传感器多功能性,例如自粘附特性和抗菌活性(抗菌率达到99.99%)(2)为了解决MXene使用之后带来的电子污染的问题,本部分受天然可降解水凝胶材料的启发,我们选用纯物理交联水凝胶聚乙烯醇(PVA)作为传感器的弹性基质,将对MXene分散有增强作用的天然聚合物壳聚糖修饰上苯硼酸,硼酸酯键作为桥梁,将壳聚糖及其预分散的MXene和PVA的羟基连接起来以构成水凝胶的有序结构。在碱性环境下,苯硼酯键得以建立,得以构建出高强度的水凝胶,断裂强度可达到800 KPa。在酸性环境下,苯硼酯键断裂,PVA的链缠结也由于静电平衡的破坏而解开,水凝胶结构崩解从而释放出MXene,我们可以回收利用MXene从而减少电子污染。综上,本论文基于高分子物理、分子生物学、高分子化学和电化学等多个学科的研究,对具有高性能的而且可以降解的MXene基导电水凝胶的制备和柔性传感器中的应用进行了展开式介绍,这些制备技术具有广阔的应用前景,展现出卓越的优势,为柔性电子皮肤和软机器人的发展拓宽了思路。
其他文献
表面辅助激光解吸/电离质谱(surface-assisted laser desorption/ionization mass spectrometry,SALDI-MS)是一种软电离分析技术,适用于小分子的痕量分析。为了提高SALDI-MS检测小分子的性能,已经探索了多种基底,包括半导体、碳、金属和复合材料。其中,硅基材料具有独特的光学、电学以及表面化学性质,可以被加工成各种形态可控的结构,且其
学位
氢能是一种高效清洁的二次能源,在实现“碳中和”目标中起重要作用。硫碘循环被认为是未来实现大规模制氢的可行方法,面临的难题之一在于Bunsen反应产物(H2SO4/HI)难以分离,影响下一步反应进行。直接电解Bunsen反应产物是实现H2SO4和HI分离的有效方案,H2SO4/HI作为阳极电解液析出碘单质,H2SO4水溶液作为阴极电解液产生氢气。直接电解Bunsen反应产物的制氢方法既能解决硫碘循环
学位
SLAM是一项机器人通过传感器实现自身定位的同时构建出环境地图的技术,被广泛用于导航、自动驾驶等视觉任务中。视觉SLAM由于传感器成本低这一优势而被关注,目前已经有比较深入的研究。然而,传统的视觉SLAM方法在某些场景下的表现仍不能满足实际需求。其一,传统SLAM方法基于场景静态假设,真实场景中不可避免会存在动态物体,当动态物体占据图像一定比例时,会对定位产生负面影响,导致精度变低甚至系统失效。当
学位
深度知识迁移指的是在深度学习中引入人类知识迁移的学习思维,借助辅助域或任务的知识改善目标域或任务的表现。研究深度知识迁移的一个重要意义在于搭建复杂深度学习研究和落地应用之间的桥梁。具体来说,大量的训练数据和复杂精细的神经网络设计是深度学习近年来取得重大进展的两个关键因素。然而在实际应用中,受限于人力、设备等资源成本,深度学习的部署往往将面临训练数据少和部署资源受限两个问题。深度知识迁移,利用大数据
学位
深度歧义一直是阻碍3D人体姿态估计实际应用的重要挑战。随着神经网络的引入,3D姿态估计的性能长足发展,对上下文提取方法的改进则是研究热点之一。但是,目前仍存在以下问题影响深度歧义的缓解效果:其一,主流研究将二维视觉任务的上下文提取方法迁移到3D姿态估计,但人体的纹理边缘等显著特征与关键点深度的联系较弱,3D姿态估计对噪声更敏感;其二,姿态多样性要求上下文提取方法具备强大的姿态迁移性能,研究者针对性
学位
近些年,为了满足医疗健康检测及人机界面互动的需求,柔性导电聚合物材料受到了人们的广泛关注。随着科技的快速发展,柔性导电聚合物材料已经拓展应用到各种领域,例如可穿戴柔性传感器、电子皮肤、软机器人等。其中柔性传感器可以被用来检测与收集人体的各种生理信号,拥有广阔的应用前景。传统柔性传感器尽管表现出良好的导电性,但它们往往缺乏可调节的机械性、可加工性、生物相容性。导电水凝胶材料可以弥补上述缺点,并且应用
学位
共轭聚合物作为一类具有优良光电特性的高分子材料,主要用于光电领域,近年来发展迅速。目前,具有优良特性的光电共轭聚合物其分子设计及器件的制备过程已被广泛探究,然而针对其溶液行为及薄膜凝聚态结构的研究因受限于研究方法却鲜见报道,但是其溶液行为由于在内部因素或者外界因素诱导调控下产生的溶液行为变化却对后期器件制备具有重大影响。从其溶液到薄膜的动力学过程中,共轭聚合物分子链要经历从单链到聚集的缓慢自组装过
学位
凝血机制是人体维持正常生理活动的重要机制,凝血和抗凝血的动态平衡保证了人体的血液循环及止血。癌症是目前严重威胁人类生命健康的重大挑战之一,癌症会破坏正常的凝血功能,癌症患者需同时面临出血和癌栓的共同风险。凝血酶在凝血和抗凝血过程发挥着十分重要的作用。凝血酶适配体是调控凝血酶凝血活性的有效物质。但要满足其在癌症患者治疗方面的需求还需要解决智能响应等问题。针对此问题及癌细胞微环境的特点,我们设计制备了
学位
近年来,工业界与学术界涌现出各式各样的知识图谱。这些侧重于不同领域、基于不同数据库的知识图谱之间存在着大量的共同实体。为了寻找这些共同实体以实现知识图谱之间的知识融合,实体对齐任务应运而生。知识图谱表示学习的出现为实体对齐提供了新的解决方案。然而,现有的大多数基于知识图谱表示学习的实体对齐方法在利用实体邻域信息建模中心实体时,不但没有考虑邻域信息中关系多语义的影响,而且没有剔除掉对实体对齐无用的邻
学位
知识图谱以结构化的方式描述客观事实,可以帮助人们更有效地获取、管理和使用互联网中的复杂数据信息,具有广泛的应用价值。知识图谱推理旨在根据知识图谱中已有的知识推理出知识图谱中缺失的部分,可以帮助丰富、完善知识图谱,具有重要的研究意义。现有的时序知识图谱的知识推理方法主要使用知识表示学习方法将实体和关系映射为低维向量来提取邻域特征信息,然后使用循环神经网络学习时序特征信息,根据这些信息对未来的事件进行
学位