随着智能可穿戴设备的快速发展，压力传感器作为核心部件，在健康监测、人机交互和人工智能等领域备受关注。尽管当前传感器的性能已达到了低检测限和高灵敏度，但同时兼顾高灵敏度和宽检测范围仍然面临巨大挑战，这限制了压阻式传感器更广泛的应用。

近期，东华大学李炜教授与嘉兴大学张焕侠副教授合作，利用湿法纺丝技术，通过纺丝通道限域实现氧化石墨烯（GO）片材的有序排列，并将Fe3O4纳米粒子掺入GO中，制备了具有优异导电性能和力学性能的Fe3O4纳米粒子掺杂石墨烯纤维（MGFs），进一步构建了多层平纹织物用于制造柔性压力传感器。实验结果表明，制备的MGFs压力传感器显示出宽检测范围（0~120 kPa）、高灵敏度（0.233 kPa-1,0~40 kPa）、快速响应/恢复时间（121 ms/158 ms），同时表现出卓越的耐用性（持续运行超过1300次循环无衰减）。该传感器在监测人体生理活动方面表现优异，展示出在可穿戴领域的应用潜力。

首先，研究人员采用湿法纺丝技术，将Fe3O4纳米粒子与GO混合纺丝，纺丝通道限域控制片材方向，实现石墨烯片的有序排列，得到具有优异导电性能和力学性能的MGFs。将制备的MGFs编织为传感层，并使用PDMS封装制备了纤维基压力传感器。

图1 MGFs压力传感器的设计理念

其次，通过调整纺丝工艺优化MGFs性能。从图2可以看出，通过调节石墨烯片层间距，获得的石墨烯纤维（GFs）适用于高性能压力传感器。

图2 MGFs和GFs的形貌表征

牵伸处理使纤维中的GO片层有序排列，增强了纤维的力学性能和电导率。如图3所示，通过还原处理，减少石墨烯中氧含量，提高电导率；引入Fe3O4纳米粒子优化纤维结构，补偿应力降低时的电性能，实现机械强度和电气性能的平衡。

图3 MGFs和GFs的结构表征

MGFs传感器的灵敏度测试结果显示出2个阶段的变化，最高灵敏度可达0.23 kPa-1（图4a）。图4（b-c）为不同压力和压缩速率的传感器信号，可以看出能够准确区分，重复稳定性优异；图4（d）显示的响应时间为121 ms。图4（e）为1300次重复压力实验结果，表明该传感器的可靠性和可重复性优异。图4（f）为该传感器与其他已有传感器的性能对比结果，显示该传感器在监测范围和灵敏度方面具有显著优势。图4（g-h）为该压力传感器的工作机理，施加压力后纤维间接触位点增多，电阻发生变化。

图4 压力传感器的传感原理及性能表征

最后，评估了该传感器在人体运动检测中的应用。从图5中可以看出，MGFs传感器能够精准地感知和检测人体的微小刺激信号，如手指按压、关节弯曲、喉部震动以及脉搏跳动等，为柔性可穿戴器件的开发奠定了基础。

图5 压力传感器的人体生理信号检测应用

研究成果以题为“Pressure Sensors Based on Densely Structured Graphene Fibers for Motion Monitoring”发表在Advanced Fiber Materials。

原文链接：https://doi.org/10.1007/s42765-024-00502-9

（来源：Advanced Fiber Materials）