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压电纳米发电机（笔贰狈骋蝉）可将机械能转化为电能，为新一代自供电传感技术提供核心能源支持，但其发展受限于低功率密度、高昂材料成本和复杂制备工艺。传统二维材料（如氧化石墨烯、过渡金属硫化物）虽具优异压电性能，但面临天然储量有限、合成过程需强酸/碱处理导致环境污染，以及二维结构稳定性不足等问题。亟需开发低成本、环保且可规模化生产的新型压电材料。

新疆大学吴钊峰教授、唐明聪博士团队提出一种基于天然层状硅酸盐蛭石（VMT）的创新策略。通过热膨胀与钾离子（K?）插层改性，制备出K?-插层膨胀蛭石（K-VMT），其输出电压达20 V，是未改性蛭石的3倍。团队进一步将K-VMT与聚二甲基硅氧烷（PDMS）复合，制成柔性自供电压电传感器。该器件具备0.01 N的低检测限与优异机械稳定性，并成功实现人体运动实时监测与手势识别，识别精度高达99.86%。相关论文以“Realization of Precise Human Gesture Recognition via a Self-Powered Flexible Sensor Based on Thermal Expansion-Treated and Potassium Ion-Modified VMT/PDMS Film”为题，发表在Advanced Functional Materials 上。

材料设计与微观结构

研究通过热膨胀（800℃处理）结合金属离子置换改性蛭石。扫描电镜（SEM）显示，K?插层使蛭石层间距扩大至≈4.5 μm（图1b-e），因K?强吸水性提升了层间水分子吸附。透射电镜（TEM）证实K-VMT层厚降至0.5 nm，晶格间距增至0.47 nm（图2k），显著增强压电响应。X射线衍射（XRD）与X射线光电子能谱（XPS）分析表明，K?部分置换层间Mg??形成钾盐，优化晶体结构（图3b,f）。

图1 K?插层膨胀蛭石（K-VMT）的制备与SEM图像 a) 蛭石热处理及金属离子改性过程示意图；b,d) K-VMT的SEM图像；c,e) K-VMT局部放大区域图像。 

图2 未处理蛭石与热处理蛭石的SEM图像，以及VMT-8、K-VMT的TEM图像 a) 未处理蛭石SEM图像；b–f) 800℃下不同热处理时间（2/4/6/8/10分钟）膨胀蛭石的SEM及局部放大图；g) VMT-8的TEM图像；h,i) VMT-8的高分辨TEM图像；j) K-VMT的TEM图像；k,l) K-VMT的高分辨TEM图像。 

图3 未处理蛭石、VMT-8及K-VMT的表征 a,b) 三者的XRD图谱；c) 傅里叶变换红外光谱（FTIR）结果；d) VMT-8与K-VMT的SEM-EDS元素分析；e,f) VMT-8与K-VMT的K 2p轨道XPS谱图及拟合结果。 

电学性能优化

K-VMT/PDMS复合传感器以铜箔为电极（图4a），其压电机理源于外力导致的电荷中心位移（图4b）。性能测试显示：K?改性浓度0.7 mol/L时输出电压最优（20 V，图4f）；PDMS质量比1:6时平衡绝缘性与稳定性（图4c）；3 mm膜厚下输出性能达峰值（图4g）。器件在0.2–5 N压力范围和0.25–2 Hz频率下均保持稳定输出（图4i,k），经8000次循环后性能无衰减（图4l,m），响应时间仅218 ms。

图4 K-VMT/PDMS柔性压电传感器的结构、原理及输出性能 a) 传感器结构；b) 工作原理；c) 不同K-VMT/PDMS质量比的电压输出；d) 不同热处理时间的电压输出；e) 不同金属离子改性的电压输出；f) 不同K?浓度改性的电压输出；g) 不同膜厚的电压输出；h) 不同面积的电压输出；i) 不同压力下的电压输出；j) 0.01 N微压力的电压输出；k) 固定压力（2 N）下不同频率的电压输出；l,m) 8000次循环测试的电压稳定性；n) 响应时间。 

生理监测与手势识别

传感器贴附于人体皮肤可精准捕捉点头、握拳、手指弯曲等动作的电压信号（图5产-别）。通过腕部固定装置实时监测手腕30°–90°屈伸角度（图5蹿-颈），并进一步集成至手背实现手势识别（图6补）。基于1顿多粒度卷积的特征提取框架（图6颈），将六类手势（数字1/2/8、“翱碍”、“滨尝驰”、“期待”手势）的压电信号映射至64维特征空间，通过角度约束实现类内聚集和类间分离（图6办）。五折交叉验证显示识别精度达99.37%–99.86%（图6濒）。

图5 传感器在生理监测与手腕屈伸的应用 a–e) 吹气、点头、握拳、声带振动、手指弯曲的实时电压信号；f–h) 手腕30°/45°/90°屈曲的实时电压信号；i) 不规则手腕屈伸的电压响应。

图6 传感器在手势识别的应用 a) 手势监测系统；b) 手势施加时传感器受力示意；c–h) 六类手势（数字1/2/8、“OK”、“ILY”、“期待”）的实时电压信号；i) 1D多粒度卷积特征提取框架；j) 训练动态图；k) 潜在特征空间的降维可视化；l) 混淆矩阵。

应用前景

该研究以天然蛭石替代贵金属材料，开辟了低成本、环保的高性能柔性器件新路径。未来通过优化材料与设计，此类传感器有望在可穿戴电子、人机交互及健康监测领域实现产业化应用，推动自供电传感技术的实用化进程。