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学术分享丨3D打印基于仿珍珠层 MXene 的电子纺织设备用于利用机器学习进行传感和呼吸模式识别

发布时间:2025-08-19   浏览量:   分享到:

印刷仿珍珠层MXene基电子纺织器件用于传感与呼吸模式识别(基于机器学习)

3D打印基于仿珍珠层 MXene 的电子纺织设备用于利用机器学习进行传感和呼吸模式识别

一、研究背景

1. 可穿戴传感器可连续监测生理参数、识别健康基线偏差,在个性化健康管理和疾病诊断中潜力显著;呼吸类疾病加速了智能口罩在普通人群中的应用,尤其推动呼吸健康监测需求。

2. 电子纺织品(e-textiles)需平衡核心性能:传感应用需高灵敏度、快响应速度和可靠性,能量收集/无线通信应用需高导电性;现有MXene基墨水存在挑战:

  • 织物多孔结构导致墨水印刷不连续、附着力弱、印刷表面易破损,难以实现高导电性与精细线路
  • 纯MXene薄片层间结合弱、结构缺陷多,机械强度差
  • 现有传感器难以平衡机械柔性与电性能,且多依赖传统制造(如旋涂、丝网印刷),存在化学浪费、可重复性差等问题
  • 尚未实现MXene基墨水在织物上3D打印无线器件(如NFC天线)与传感器的报道

3. 关键材料优势:

  • MXene(Ti₃C₂Tₓ):金属导电性、丰富官能团(-OH、=O)、可在水等无毒溶剂中分散,兼容多种制造工艺
  • 水性聚氨酯(WPU):环保无毒、低粘度、附着力强、柔性好,可作为粘结剂提升纳米材料集成度与机械性能
  • 仿珍珠层(nacre-mimetic)结构:通过层级有序设计,可赋予复合材料优异机械性能,适用于仿生电子器件

二、研究内容

2.1 MXene/WPU墨水制备与性能优化

1. 墨水配方:将Ti₃C₂Tₓ薄片分散于去离子水中(浓度200 mg/mL,20 wt.%),与不同浓度WPU混合(2000 rpm搅拌5分钟),最终选择10 wt.% WPU为最优配方。

2. 界面作用机制:WPU与MXene表面官能团(-OH)形成动态氢键网络(图1b),实现三大作用:

  • 消除层间空隙(SEM截面图证实,图2d)
  • 保留导电通路
  • 提升机械韧性(较纯MXene提升12倍)

3. 核心性能(10 wt.% WPU配方):

  • 机械强度:拉伸强度达~120 MPa(纯MXene仅32 MPa,提升275%)
  • 导电性:面电阻~1.8 Ω·cm⁻²(WPU过量会破坏导电通路,如20 wt.% WPU时电阻升至9 Ω·cm⁻²)
  • 生物相容性:人皮肤成纤维细胞(HDF)存活率>94%(MTT实验与荧光染色证实,图6d/e)
  • MXene薄片尺寸:0.2-1.5 μm(横向),~2.4 nm(厚度,AFM测试,图2b)

图1:MXene/WPU墨水制备与仿珍珠层结构设计

a) Ti₃C₂Tₓ/WPU墨水制备及在织物上3D打印NFC线圈的示意图;
b) Ti₃C₂Tₓ/WPU仿珍珠层结构设计:内部不同氢键形成的网络赋予优异机械强度与织物印刷性

图2:MXene/WPU墨水与薄膜表征

a) 制备的MXene/WPU墨水照片;
b) Ti₃C₂Tₓ薄片的AFM尺寸分析;
c) 模具浇铸的MXene/WPU薄膜;
d) 不同WPU浓度(0/10/15/20 wt.%)MXene薄膜的SEM截面图(比例尺80 μm);
e) 不同WPU浓度薄膜的应力-应变曲线(机械性能);
f) 不同WPU浓度薄膜的面电阻(误差棒为n=3次重复实验的标准差)

2.2 DIW墨水直写3D打印工艺与可印刷性验证

1. 3D打印参数:采用商用喷嘴(直径150-350 μm),印刷压力0.5 bar,加热台温度45 ℃,真空干燥12小时(45 ℃)。

2. 流变特性(图3b/c):

  • 剪切变稀行为:高剪切速率下粘度降低,满足窄喷嘴挤出需求
  • 粘弹性:储能模量(G')高,呈固体状;超过临界振荡应力(10 Pa)后转为液体状(G'' > G'),确保印刷后无扩散

3. 3D打印效果(图3a/d-g):

  • 图案精度:可印刷UCL、WIESS标志(图3a),1 cm线路印刷1-20次后,厚度从10 μm增至250 μm,面电阻从120 Ω降至8 Ω
  • 织物兼容性:选择231 g/yd²机织棉布(纤维素-OH基团增强墨水附着力),印刷后墨水完全包裹纤维,形成连续导电网络(SEM图3g-i)

图3:MXene/WPU墨水在织物上的可印刷性

a) 10 wt.% WPU墨水3D打印的UCL和WIESS标志,可通过10 V电源点亮LED;
b) 墨水粘度随剪切速率变化曲线;
c) 储能模量(G')与损耗模量(G'')随振荡应力变化曲线;
d) 1-20次3D打印的1 cm线路照片;
e) 不同3D打印次数线路的电阻变化;
f) 不同3D打印次数线路的宽度与厚度变化(误差棒为n=3次重复实验的标准差);
g-i) 1次、5次、20次印刷的SEM图及局部放大图(比例尺:上图200 μm,下图20 μm)

2.3 织物集成器件制备与性能

(1)NFC天线与无线温度监测

1. 天线设计:3D打印线圈直径4.9 cm,线宽0.07 mm,6匝(间距0.09 cm),电感~2.5 μH(图4a)。

2. 无线功能:嵌入商用温度传感器(NHS3100,NXP),通过NFC-enabled智能手机 harvesting电磁能(无需电池),监测距离~1 cm,共振频率13.56 MHz(图4d)。

3. 性能验证:

  • 柔性:可弯曲至120°(模拟口罩佩戴),200次弯曲后电阻仅增加~10%(图S6)
  • 温度监测:成功捕捉人体休息/跑步时的体温变化(跑步时体温升高≈1 ℃,图4e)
  • 长期稳定性:室温(22 ℃)、40%湿度下储存160天,前50天电阻增加40%,后保持稳定(MXene氧化被WPU抑制,图4f)

图4:织物集成MXene/WPU NFC天线

a) 织物上3D打印的NFC线圈;
b) 线圈柔性与可弯曲性展示;
c) 基于ARM微处理器的信号采集方案(集成NFC天线与温度传感器);
d) NFC天线的频率-强度特性(13.56 MHz共振);
e) 人体休息/跑步状态下的体温监测结果(误差棒为n=3次重复实验的标准差);
f) NFC线圈长期储存稳定性(室温22 ℃、湿度40%,误差棒为n=3次重复实验的标准差)

(2)织物集成MXene/WPU湿度传感器

1. 传感器设计:在Coolmax织物(快速吸湿排汗)上印刷叉指电极(尺寸1.6×2 cm²,间距1.2 mm),织物预先浸涂低浓度MXene溶液(5 mg/mL)以提升灵敏度(图5b/c)。

2. 传感机制(图5d):湿度升高时,MXene层间吸附水分子,层间距扩大→电子传输减少→电阻增加;湿度降低时层间距收缩→电阻恢复。

3. 核心性能:

  • 灵敏度:40-80% RH区间灵敏度~2.7,80-100% RH区间升至~7.6(提升2.8倍,图5e)
  • 响应速度:<1 秒(图5g)
  • 稳定性:45-55% RH循环测试中,电阻变化稳定可重复(图5f)

图5:织物集成MXene/WPU湿度传感器

a) NFC天线与湿度传感器集成于口罩的呼吸监测示意图;
b) 印刷湿度传感器的尺寸图;
c) 印刷结构的SEM图(比例尺200 μm);
d) 传感机制:湿度升高时MXene薄片层间距扩大;
e) 传感器在40-100% RH区间的电阻变化(灵敏度曲线,误差棒为n=3次重复实验的标准差);
f) 45-55% RH循环下的电阻时间曲线(呼吸监测场景);
g) 湿度45%-55%变化时的响应时间(~1秒)

2.4 机器学习辅助呼吸模式识别

1. 数据采集:将湿度传感器与NFC天线集成于口罩,采集5种呼吸模式的时间序列数据:

  • 正常呼吸(NB,周期3 s)、快速呼吸(RB,周期0.5 s)、深呼吸(DB,周期6 s)、呼吸练习(BE,快吸长呼)、咳嗽(Cg)

2. CNN模型设计(图6b):输入10秒湿度数据→FFT转换至频域→卷积/池化层提取特征→全连接层分类,基于PyTorch框架训练(100轮,NVIDIA Quadro P5000 GPU)。

3. 模型性能:

  • 分类准确率:平均~94%(精度94.3%、召回率94.9%、F1分数94.1%,图6b)
  • 抗噪性:高斯噪声方差5/10/15时,准确率仍保持90.5%/89.3%/85.3%(图6c)
  • 实时性: latency <50 ms,可捕捉咳嗽等瞬态信号(静态阈值法易遗漏)

图6:呼吸模式识别与生物相容性验证

a) 传感器对5种呼吸模式的电阻响应曲线(正常呼吸、快速呼吸、咳嗽、深呼吸、呼吸练习);
b) 基于CNN的信号分类网络示意图;
c) 不同噪声方差下的CNN分类准确率;
d) MTT实验的HDF细胞存活率(误差棒为n=6次重复实验的标准差,ANOVA分析p>0.05,与对照组无显著差异);
e) HDF细胞荧光染色图(对照组与24/48/72小时传感器提取物处理组,比例尺500 μm;绿色为活细胞,红色为死细胞)

三、研究结论

  • 1. 成功开发MXene/WPU纳米复合墨水,通过氢键作用实现仿珍珠层结构,平衡机械强度(120 MPa)与导电性(1.8 Ω·cm⁻²),且生物相容性优异(细胞存活率>94%)。
  • 2. 实现MXene/WPU墨水在织物上的直写3D打印,制备出高性能器件:
    • NFC天线:无需电池,可无线监测体温,200次弯曲后性能稳定
    • 湿度传感器:响应速度<1秒,高湿度区间(80-100% RH)灵敏度达7.6
  • 3. 结合CNN机器学习模型,实现5种呼吸模式的识别(准确率~94%),抗噪性强,可用于实时呼吸健康监测(如哮喘、肺炎等疾病预警)。
  • 4. 该技术为规模化制造高性能、多功能电子纺织品提供方案,适用于无线医疗、运动监测等领域。

四、论文信息

项目 内容
英文标题 Printing Nacre-Mimetic MXene-Based E-Textile Devices for Sensing and Breathing-Pattern Recognition Using Machine Learning
作者 Lulu Xu, Wenqing Chen, Qian Li, Rohit Gupta, Biswajoy Bagchi, Laurence B. Lovat, Manish K. Tiwari*(通讯作者)
作者单位 1. 伦敦大学学院(UCL)Hawkes研究所、机械工程学院、制造未来实验室;2. 新加坡国立大学生物医学工程系
发表期刊 Advanced Functional Materials(2025年)
DOI 10.1002/adfm.202508370
发表时间 接收:2025年4月2日;修订:2025年6月20日;在线发表:2025年
关键词 DIW墨水直写3D打印、电子纺织品、湿度传感器、MXene、NFC、水性聚氨酯、可穿戴电子、无线通信



森工3D打印机功能分析

3D打印机功能应用分析

全面解析森工DIW墨水直写3D打印机在该类研究中功能匹配情况及需定制功能,帮助用户更好地选择合适的3D打印设备及功能模块。

 该研究中涉及的3D打印策略
1、森工可匹配模块:

1) 、常温打印模块:配备精密的调压模块,调压精度±1KP,实现不同粘度材料的稳定打印;

2)  、高温平台:支持室温—100℃,有效的辅助材料与平台的粘附,加速材料打印过程中固化;

小编对该类研究的拓展设想
1、拓展思路:

1)  、为了提高实验效率,可使用独立二级平台,实时对每一层进行打印精度观察,及时修正实验策略;另外实时设定暂停节点,便于放入传感器;

2)  、视觉系统:通过该系统实时观察预设的打印路径状态,及时修正路径规划策略。

2、涉及模块介绍:

1)  、独立二级运动平台:便于打印过程中,通过显微镜实时查看每层的微观变化及中途干预;

2)  、视觉系统:便于打印过程中实时观察打印路径是否合理,及时修改。

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