Small:动态近场电纺制备类蛛丝宽频声音传感器

尽管大部分蜘蛛并不具有耳朵,它们却能够通过腿部的纳米绒毛和蜘蛛网来感知声音信号,研究表明,由悬空的微纳米纤维构成的蜘蛛丝,由于极其轻小和柔软,是一个理想的非共振系统,因此能够高效的随着空气中的声波信号而震动,从而精确的感知从次声波到超声波的各种声音信号。另一方面,虽然各种类的声音传感器广泛存在于我们的生活生产中,但它们大多数都是共振系统,这就意味着这些传感器只在某些特定的频率附近才能工作,如果需要实现宽频的声音检测,往往需要将多个不同共振频率的声音检测器叠加使用,这无疑会增加整个传感器的尺寸和复杂程度。随着人机交互,智能医学诊断和环境监测的进步,研发一种新型的宽频声音检测器将可能有利于未来电子皮肤,无人驾驶和智能耳蜗的发展。

英国剑桥大学纳米科技中心Biointerface课题组Yan Yan Shery Huang (黄艳燕)教授团队受蜘蛛丝优异的声音感知性能启发,开发了一种原创的动态近场静电纺丝技术,基于压电高分子材料,研发了宽频谱的纳米纤维声音传感器。该传感器由悬空的纳米纤维网组成,具有高透明透气,无需外接电源等优点。

动态近场电纺巧妙利用了纳米纤维打印过程中静电场的变化,从而使得该纳米纤维网能够悬空于两个电极之间,这个悬空,透气透明的纳米纤维网模仿了一些蜘蛛网的形状结构,由平均直径307纳米的压电高分子材料P(VDF-TrFE)构成。这些悬空的纳米纤维由于重量极轻且柔软,没有明显的本征共振频率,因此能够很容易被声场下的气流驱动而震动,能够高效地检测200至5000 Hz的声音信号,这一频谱基本覆盖了大部分日常生活中常见的声音频率。压电高分子材料在动态静电纺丝的过程中同时被极化,无需任何后处理,这不仅为信号的输出提供了一种便捷的途径,也使得整个检测器实现了能量自己。

将来,该透明透气的宽频声音检测器可以便捷地与气体,光学检测及集成,从而收集多维度信息。此项研究成果发表于Small期刊(DOI:10.1002/smll.202000581)。