宁波材料所陈涛团队Mater.Horiz.：在蜘蛛网启发的高性能压阻式气流传感器中取得进展

　　基于机械变形原理的柔性系统因其在多个领域展现出的优势，如小型化、制造简便及高灵敏度，被广泛应用于航空航天、天气监测、生物医学工程等多个领域。尽管已有研究通过微小尺度材料设计实现了对微小气流的检测，但这类材料在检测大范围气流时却面临应用上的限制。因此，在传感性能上实现超低检测限与宽检测范围的平衡仍是一个挑战。

　　近期，陈涛团队受到自然界蜘蛛通过感受蜘蛛网振动感知环境信息的启发，研发了一种具有径向结构的GCEF气流传感器系统。该系统由石墨烯、碳球和Ecoflex材料构建，通过检测竞争性横向和纵向应变产生的电响应，实现了超低气流检测限（0.0087 ms-1）和宽感应范围（23 ms-1），并具备快速响应时间（∼0.1s）和出色的循环稳定性。为了验证其性能，团队还开发了一种具有八个独立传感器的人工智能（AISW）阵列系统，以精确区分气流的强度、方向和位置，从而进行主动警告和非接触式控制。该成果已在Materials Horizons上发表。

　　GCEF的结构设计和气流检测性能

　　GCEF传感器的制备过程简单，首先在空气/水界面处组装石墨烯/碳球杂化薄膜，随后通过GCH薄膜与Ecoflex弹性体的不对称集成制备而成。这种混合结构在低气流情况下能提供更高的电阻变化，因为层间碳球的支撑可在纵向上赋予石墨烯片更多空间，从而极大地改变气流刺激下的电接触面积。

　　GCEF传感器对气流速度的响应表现出独特的行为：在小气流范围内，电流随气流增加而增大；在中等气流速度下，电流先减小后增加；进一步提高气流速度则导致电流变化与速度呈负相关。这是因为在自支撑构型中加载气流时，横向应变和纵向应变之间存在竞争，导致不同阶段电流对气流速度响应不同。通过归一化电流与气流速度曲线分析，将响应曲线分为两个阶段：I阶段（0.0087–1.5 ms -1）和II阶段（2–13 ms -1），分别对应不同的灵敏度。

　　基于GCEF的人工智能蜘蛛网（AISW）阵列

　　为了提高传感器在动态气流识别中的精度，团队构建了AISW系统实现非接触式人机控制。AISW阵列由八个自支持的GCEF组成，均匀排列并充当指南针，通过比较电流变化值监测气流的强度和方向。该系统根据电流曲线特征值分析，将三种类型的电流曲线分为对应于阶段I和阶段II的小气流和大气流。经过60次循环测试，识别精度均达到98%以上。

　　总结：本文受天然蜘蛛网气流感知能力的启发，设计了一种基于石墨烯和碳球的高灵敏度气流传感器。该传感器通过横向和纵向应变竞争实现不同流速气流的响应差异，从而实现高性能气流检测。此外，基于该传感器与实时信号处理功能集成的AISW系统能够识别气流的强度和位置，用于实时监测和危险警告。这种自支撑气流传感器的设计在软电子和智能仿生系统领域展现出巨大潜力。