Nano Lett.：MXene密集桥接构筑机械坚固的摩擦电气凝胶

气凝胶具有轻质和高比表面积等特性，进一步提高其机械鲁棒性将大大拓宽其在建筑、工业环境和智能设备中的潜在应用。然而，气凝胶通常表现出低强度和脆性，这通常源于原料成分固有的脆性和低效的界面相互作用。构建良好力学性能的气凝胶是充分发挥气凝胶材料众多优良特性的核心基础。气凝胶在受到较大的机械应力或冲击时，可能会发生严重的结构倒塌和强度削弱，从而可能导致灾难性事故。因此，保持气凝胶的高孔隙率、低密度等特性，同时提高其机械强度，对进一步激发气凝胶材料的发展活力具有重要意义。

近日，王双飞院士团队基于MXene密集桥接构筑了机械坚固的纳米纤维素摩擦电气凝胶。气凝胶展现出优异的力学性能，杨氏模量为72.4 MPa，比模量为342.0 kN m/kg。摩擦电气凝胶被用于构建可穿戴自供电设备，实现了人体不同步态以及肢体的运动状态监测。这项成果发表在近期Nano Letters 期刊上，博士后蔡晨晨为本研究的第一作者，聂双喜教授为通讯作者，张立鑫、蒙香江、罗斌、刘艳华、迟明超、王金龙、刘涛、张松等参与研究。

1. 摩擦电气凝胶的设计策略

在本研究中，摩擦电气凝胶的设计策略基于一种盐析作用诱导的密集桥接。首先基于冰模板法，利用MXene纳米片和纤维素纳米晶（CNC）之间的氢键相互作用，赋予气凝胶均匀MXene纳米片排列的有序网络结构。进一步通过盐析作用增加聚集状态以及MXene纳米片和CNC之间的氢键相互作用，减小了MXene层间距。这促使MXene和纤维素分子链之间的相互作用增强，并且在有限的空间中限制了MXene纳米片的滑移。这提高了压缩过程中气凝胶耗散能量以及抵抗变形的能力，将赋予摩擦电气凝胶优异的力学性能。

图1. 摩擦电气凝胶的设计策略

2. 摩擦电气凝胶的制备与力学性能

由于CNC和MXene层之间良好的粘附性，同时通过控制冰晶生长速度，可有效地将MXene和CNC排除在冰晶前沿、部分冰晶中，有利于产生多孔结构。进一步使用柠檬酸钠盐溶液处理经过冷冻的MXene/CNC冰水混合物。最后，使用真空冷冻干燥得到具有优异力学性能的Salting-out/MXene/CNC气凝胶（杨氏模量为72.4 MPa、比模量为342.0 kN m/kg）。

图2. 摩擦电气凝胶的制备与表征

3. MXene密集桥接的构建

密集桥接的构建可减少MXene纳米片的层间距并改善其取向度，这将有效提升MXene复合材料的力学性能。与MXene相比，MXene/CNC气凝胶中CNC的存在导致MXene的（002）特征衍射峰向小角度偏移，该峰从6.3°左移至5.2°，即MXene层间距得到增加。与MXene/CNC气凝胶相比，Salting-out/MXene/CNC气凝胶MXene的（002）特征衍射峰从5.2°移至5.7°，即MXene层间距得到减小。这是因为盐析处理增加了MXene和CNC相互作用，MXene纳米片将通过更多氢键与CNC桥接，最终形成致密MXene。同时，Salting-out/MXene/CNC气凝胶的赫尔曼取向因子（-0.128）高于MXene/CNC气凝胶（-0.269），证实了盐析作用对MXene取向增强的帮助。

图3. 密集桥接的构建

4. 摩擦电气凝胶的应用

将机械坚固的气凝胶用于组装成TENG，并将其应用于为特殊人群量身定制的可穿戴设备，这对于受伤人员的康复过程意义重大，使他们大大减轻了经常承受的负担。传感器具有较高的响应和恢复速度，响应与恢复时间分别为45 ms和53 ms。经过～1000 s的循环测试后，输出性能依旧可保持稳定。通过传感器可对不同人体步态进行监测，如根据开路电压信号峰型和数值特点，可以明显区分走路和跳跃等状态。此外，也通过开路电压的峰值大小和峰的频率来监测人体肘部弯曲的角度和频率。

图4. 传感器的结构设计和应用

结论

在这项工作中，通过盐析诱导密集桥接的构建，制备了一种机械坚固的纳米纤维素摩擦电气凝胶，并基于此材料开发了一种用于人体康复训练的自供电传感器。盐析强化了MXene与CNC之间的相互作用，从而使得MXene的层间距减小和取向度的改善。得益于强化的能量耗散和抵抗变形的能力，Salting-out/MXene/CNC气凝胶表现出优异的力学性能。由于多孔结构的优异刚度性能，所制备的传感器表现出高压强的响应能力，以及输出性能的长期稳定性。此外，传感器成功实现了不同步态以及人体肢体的运动状态监测，为人类康复训练过程等提供了稳定的自供电传感器。

原文（扫描或长按二维码，识别后直达原文页面，或点此查看原文）：

Mechanically Robust Triboelectric Aerogels Enabled by Dense Bridging of MXene

Chenchen Cai, Lixin Zhang, Xiangjiang Meng, Bin Luo, Yanhua Liu, Mingchao Chi, Jinlong Wang, Tao Liu, Song Zhang, Shuangfei Wang, Shuangxi Nie*

Nano Lett., 2024, 24, 16022-16030, DOI: 10.1021/acs.nanolett.4c04401

导师介绍

王双飞

https://www.x-mol.com/university/faculty/338323