非接触式摩擦纳米发电机(TENG)可有效避免摩擦材料物理接触和减少摩擦，确保TENG能够稳定、高效的运行。得益于这些独特优势，近年来其在非接触传感领域得到了广泛的应用。然而，非接触式摩擦纳米发电机遇到的一个共同的关键挑战是随着摩擦材料表面分离距离的增加，电输出性能就会减少，从而制约着其在非接触传感领域进一步的应用。为了提高非接触TENG的输出性能，如外部主动电荷激发、内部电荷泵送、表面图案、使用复合材料、介电常数调制、多重介电层和结构优化等策略已经被使用。虽然这些方法对非接触式TENG的输出性能有了明显的提高，但仍存在不足，如表面电荷储存能力弱，导致电荷衰减过快，无法满足在非接触传感领域的迫切需求。

  近日，广西大学聂双喜教授团队通过在静电纺丝过程中控制旋转射流的瑞利不稳定性变形和蒸汽诱导相分离，制备了一种球形多重物理网络结构的PVDF@Ti₃C₂T_x复合膜作为自供电非接触传感器摩擦电材料。复合膜的新结构和高导电性Ti₃C₂T_x的加入为摩擦电材料提供了高输出电性能(2 Hz下电荷输出达128 μC/m²，功率输出200 μW/cm²)、高输出稳定性。该自供电非接触传感器具有良好的速度灵敏度(1.175 Vs/m)，还能在70厘米范围内准确识别人体跑步(55 mV)、跳跃(105 mV)和步行(40 mV)等运动状态，并将信号以不同波普形式呈现。该工作为高性能摩擦电材料的开发和应用奠定了坚实的基础，也对自供电非接触传感的研究具有指导意义。

图1. 球体多物理网络形成过程示意图。a)旋转流体形成轴对称射流，并进一步转化为多孔球体。b)带电射流的不稳定性模型。c)射流RI变形过程。d-g) 18、17、16和15 kV电压下球体形态的SEM图像。

  球形多重物理网络的形成过程与射流在电场中拉伸运动状态紧密联系。电场中的射流在成球形变过程中发生了“breath figures”效应和蒸汽诱导相分离，从而出现孔洞结构形成多孔微球。球形多重物理网络中多孔微球的体积随电压的增大而减小，这与轴对称射流在拉伸过程中产生的形变有很大的关系。

图2. PVDF@Ti₃C₂T_x纺丝薄膜的表征。a)静电纺丝PVDF@Ti₃C₂T_x纺丝膜形成过程示意图。b)不同Ti₃C₂T_x条件下多孔微球膜的XRD谱图。c)多孔微球薄膜在不同Ti₃C₂T_x存在下的拉曼光谱。d) PVDF@Ti₃C₂T_x纺丝薄膜的高分辨率C1s峰。e)不同Ti₃C₂T_x条件下多孔微球膜的电导率比较。f)比较不同Ti₃C₂T_x条件下多孔微球膜的表面疏水性。g)两种膜上多孔微球表面的粗糙度。

  在静电场中，射流经过电场力的高速拉伸、溶剂挥发与固化，最终沉积在接收辊上形成聚合物纤维。Ti₃C₂T_x的加入使微球表面导电性增强，导致薄膜的电导率约为纯PVDF薄膜的3.6倍；且提高了薄膜的表面粗糙度。

图3. PVDF@Ti₃C₂T_x纺丝膜基TENGs的输出性能。a) TENG结构示意图。b)不同摩擦电材料的电荷密度。c)不同孔径薄膜的电荷密度。d)不同球形直径薄膜的输出电荷密度。e)不同湿度条件下薄膜的输出电荷密度。f)不同类型TENGs在室温下的充电曲线。g)将本工作中TENGs的峰值电荷密度性能与之前报道的类似结果进行比较。h)不同摩擦电材料下TENG在不同负载条件下的负载输出功率曲线。i)将本工作中TENGs的功率密度性能与以往类似报告进行比较。

  探究球形多重物理网络中Ti₃C₂T_x以及孔结构分别对TENG输出性能的影响。Ti₃C₂T_x和孔洞结构均对TENG的负载电性能输出具有很大的促进作用。大量的多孔微球组成微电容器网络，促使微电容器网络的储存电荷能力提高。摩擦电荷密度随着多孔微球孔径的增大而减小。随着多孔微球体积的减小，其摩擦电荷密度逐渐增加。当微球平均直径6.536 μm时，2 Hz下输出电荷密度达最大值128 μC/m²。且随着湿度从20 %RH增加到80 %RH, PVDF/Ti₃C₂T_x薄膜展示了良好的表面电荷输出稳定性。

图4. 传感器设计及工作原理。a) 初步表征的实验装置。b) 由带正电或负电的物体动而产生的电流。c) PVDF@Ti₃C₂T_x传感器距离变化引起的电压和电荷输出。d) PVDF@Ti₃C₂T_x传感器面积变化导致的电压和电荷输出。e)不同活动和距离的电压输出。f)不同摩擦电材料的电压输出。

  在相同的距离下PVDF@Ti₃C₂T_x薄膜的输出电性能始终高于纯PVDF薄膜，且更大面积的摩擦材料将会持有更多的电荷。此外，该TENG可用于识别人体运动和距离。将尼龙固定在人体手臂上，改变人体与TENG的距离，以监测设备前面的人在不同距离上的活动。

图5. 自供电非接触传感器应用于人体运动监测。a) 不同运动姿势通过传感器的示意图。b) 基于速度的峰值电压响应拟合曲线。c) 步行通过传感器时的输出信号。d) 跑步通过传感器时的输出信号。e) 快速步行通过传感器时的输出信号。f) 当一个人摔倒时，两个不同的传感器识别信息。g) 当一个人从一个地方移动到另一个地方时，室内导航也可以被识别。

  图5展示了在房间内，传感器对人体慢走、跌倒、靠近、跑步等运动状态的识别。未来还可以在系统中添加报警功能，将报警发送给应急服务，这可以有效地服务于盲人和老年人防碰撞。