东华大学《Science》子刊,可变形、稳定高导液态金属微纤维!

然而,现有的大部分光纤导体,在拉伸时是应变敏感的,且电导率下降,因此,通常采用仅引入导电路径几何畸变的折衷策略,来获得稳定的电导率。在此,来自东华大学的孙胜童&武培怡等研究者,报道了一种同轴湿纺工艺,可连续制造本质上可拉伸、具有高导电性,且导电稳定的液态金属鞘芯微纤维。

高导电性和弹性纤维,是智能织物和可穿戴电子产品的关键部件。然而,现有的大部分光纤导体,在拉伸时是应变敏感的,且电导率下降,因此,通常采用仅引入导电路径几何畸变的折衷策略,来获得稳定的电导率。

在此,来自东华大学的孙胜童&武培怡等研究者,报道了一种同轴湿纺工艺,可连续制造本质上可拉伸、具有高导电性,且导电稳定的液态金属鞘芯微纤维。相关论文以题为“Conductance-stable liquid metal sheath-core microfibers for stretchy smart fabrics and self-powered sensing”发表在ScienceAdvances上。抖音搜索“材料科学网”观看更多精彩视频。

论文链接:

https://advances.sciencemag.org/content/7/22/eabg4041

柔性、可伸缩和轻量的导体,是新兴的可穿戴电子产品、软机器人、可变形超级电容器/电池、柔性显示器等不可或缺的组成部分。其中,可伸缩的纤维导体,可以很容易地编织成透气性高、穿着尺寸不明显的织物,越来越受到人们的关注。研究人员主要关注两类具有极端应变导电性的可拉伸导电纤维,用于不同的目的:具有高灵敏电导变化的光纤传感器和具有稳定电导的光纤电极/互连。具体来说,高性能电子领域的最新发展,对可拉伸纤维电极/互连线提出了很高的要求,这种纤维电极/互连线,即使在各种严重的机械变形下,也能稳定地在有源电子元件之间传输电信号,而不会造成显著的电导损失。然而,与光纤应变传感器相比,光纤应变传感器通过裂缝、渗流、扭曲甚至固有电阻响应,来改变传导路径,但制造稳定且持续高电导率的可拉伸光纤导体,仍然是一个挑战。

大多数可拉伸纤维导体,是基于混合或涂层方法,将弹性纤维基体与导电填料集成在一起。无论材料怎样选择,导电填料之间的电接触决定了导电性;在拉伸过程中,导电填料可能会相互分离,导致导电性能恶化。由于大多数导电介质,都是刚性的,其导电性是不变的;因此,通常采用的设计应变不敏感纤维导体的策略,是通过预应变屈曲过程或简单地将纤维塑造成波浪或螺旋结构,来诱导导电路径的几何畸变。

最近,受节肢动物蠕动行为的启发,研究者将蠕虫状弯曲石墨烯微层涂在聚氨酯丝上,也会导致应变不敏感电阻变化小于0.1,高达220%的应变。尽管这些开创性的研究取得了成功,但这些策略的缺点也很明显:首先,不可拉伸的导电材料很容易从弹性聚合物中断裂和分层,导致低导电性和耐久性;第二,复杂的两步或多步工艺,不允许连续制造长应变不敏感光纤导体;第三,由于大部分导电层暴露在外面,导电材料的泄漏和环境对纤维导电性的影响,将成为另一个棘手的问题。

为了克服这些限制,研究者认为在弹性基体中嵌入具有应变增强导电性的可变形导电填料,可以产生具有稳定和高导电性的超长、本质上可拉伸的光纤导体。此外,众多研究表明,LM可能是制备导电稳定、具有内在延展性的光纤导体的最佳候选导电填料之一。

基于此,本研究提出了一种同轴湿纺丝法,连续制备具有高、超稳定电导的超弹性LM鞘芯微纤维。该超细纤维可拉伸至1170%,在充分激活导电路径时,可实现4.35 104 S/m的高导电性,在200%应变下电阻变化仅为4%,以上性质均产生于拉伸诱导的通道开口和延伸出的曲折的蛇形导电路径的渗透金属网络。此外,这种微纤维可以很容易地编织到日常手套或织物上,充当出色的焦耳加热器、电致变色显示器和监测人类活动的自供电可穿戴传感器。

图1 LM鞘芯微纤维的制备。抖音搜索“材料科学网”观看更多精彩视频。

图2 LM鞘芯微纤维的力学性能及应变不敏感电导。

图3 LM鞘芯微纤维的应变不敏感电导机理。

图4 LM鞘芯微纤维的焦耳热特性。

图5 LM鞘芯微纤维/织物在自供电传感器中的应用。

综上所述,研究者报道了一种基于LM粒子和PVDF-HFP-TFE的同轴湿纺策略,以制造具有高拉伸能力和应变不敏感电导率的高导电、本质可拉伸的LM鞘芯微纤维。与常用的预应变屈曲法和螺旋结构法制备的应变不敏感纤维导体相比,湿纺微纤维经过冻结-拉伸活化烧结LM颗粒后,可以连续制备,并具有超高的电导率和电导率稳定性。而可重复的变形,包括拉伸、挤压、扭曲和弯曲,不会导致其电性能的显著恶化。

得益于其高导电性、低杨氏模量和电负性很强的氟橡胶护套,研究者进一步展示了微纤维在焦耳加热、电热变色和自供能传感方面的应用,这可能在智能纺织品和可穿戴传感器方面获得潜在的应用。

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