NanoEnergy：电纺丝P-DADMAC/尼龙11复合纳米纤维垫的制备及其在高性能摩擦电纳米发电机中的应用
DOI:10./j.nanoen..
利用不同电子亲和性材料的摩擦电纳米发电机（TENG）是低频振动机械能收集的理想选择。在这方面，迫切需要倾向于给电子的材料来提高TENG的性能。本研究首次提出将聚（二烯丙基二甲基氯化铵）（P-DADMAC）/尼龙-11复合纳米纤维垫作为高正摩擦电层，以提高TENGs的性能。通过掺入阳离子P-DADMAC对尼龙-11纳米纤维进行介电调制，TENG的输出性能因相对介电常数而显着增强，这可归因于TENG的表面电荷捕获能力提高了三倍。加入P-DADMAC后，所开发的复合材料的机械强度比原始尼龙-11高六倍。当用于低功率电子设备时，所制备的TENG显示出良好的功率密度（7.6W/m2）和可持续发电能力。经证实，本研究所提出的TENG是一种具有1.01V/KPa超高灵敏度的自供电压力传感器。此外，将TENG用作自供电运动传感器，可实时监测人体运动，包括慢走、快走、慢跑、快跑和跳跃等。最后，通过物联网（IoT）中的智能手机web应用程序，采用TENG成功监测了人体运动状态。本研究结果有望为高性能TENG的构建提供理论指导，有利于促进自我可持续便携式或可穿戴电子产品和自供电传感器的发展。
图1.纳米纤维垫、设备和材料表征。（a）电纺P-DADMAC/尼龙-11纳米纤维垫的制备过程和分子结构示意图。（b）TENG的结构示意图。（c）P-DADMAC/尼龙-11纳米纤维垫的场发射扫描电子显微镜图像。（d）所制备的TENG的光学图像。（e）原始尼龙-11纳米纤维毡、薄膜和P-DADMAC/尼龙-11复合纳米纤维毡的X射线衍射。（f）原始尼龙-11纳米纤维毡、薄膜和P-DADMAC/尼龙-11复合纳米纤维垫的傅里叶变换红外光谱。（g）P-DADMAC/尼龙-11复合材料和纯尼龙-11纳米纤维垫的全扫描光谱。（h）P-DADMAC/尼龙-11复合材料和纯尼龙-11纳米纤维垫的表面电位。（i）尼龙-11基纳米纤维垫的应力-应变曲线。（j）P-DADMAC/尼龙-11的介电常数和介电损耗与P-DADMAC含量的关系，在1kHz下测量。（k）原始聚合物以及具有（l）低和（m）高填料浓度的P-DADMAC纳米纤维垫内形成微电容、偶极子、传导路径和感应电荷分布的示意图。
图2.TENG在压力为36KPa，频率为12Hz，相对湿度为35％条件下的电输出性能测量结果。（a）TENG的峰-峰值电压。（b）TENG的转移电荷。（c）使用和不使用P-DADMAC的TENG的输出电压比较。（d）具有不同浓度P-DADMAC的TENG中峰-峰值电压的变化。（e）TENG的转移电荷对输入加速度的依赖性。（f）峰-峰值电压对纳米纤维垫厚度的影响。（g）纳米纤维垫厚度随静电纺丝时间的变化。（h）TENG的峰-峰值电压随输入振动频率的变化。
图3.TENG在振动频率为12Hz，压力为36KPa，相对湿度为35％条件下的电气性能。（a）TENG的输出电压和电流随外部负载电阻的变化。曲线为拟合结果。插图：测量电路图。（b）输出功率对外部负载电阻的依赖性，表示4MΩ时的最大输出功率。曲线为拟合结果。（c）4MΩ外部匹配负载电阻下TENG的峰-峰值电压。（d）本研究所开发的TENG与最近报道的基于正摩擦复合材料的TENGs的功率密度比较。当压力为36KPa，频率为12Hz时，s期间（约个循环）的稳定性和耐久性测试结果：（e）电压；（f）电压波形放大图；（g）短路电流；（h）电流波形放大图。
图4.当相对湿度为35％时，将TENG作为实时压力传感器进行演示。（a）当频率为1Hz时，TENG的输出电压与外加压力的函数关系。（b）TENG在36KPa压力和1Hz频率下的输出电压波形。（c）不同瞬时压力和1Hz频率下输出电压与灵敏度的关系。（d）当频率为12Hz时，TENG的输出电压与外加压力的函数关系。（e）不同瞬时压力和12Hz频率下输出电压与灵敏度的关系。（f）当频率为1Hz时，本研究所制备的TENG与最近报道的自供电压力传感器的灵敏度比较。
图5.将P-DADMAC基TENG用于机械能量收集、低功耗便携式电子设备供电和自供电人体运动监测。（a）用于清除机械能以驱动功能工具和可穿戴电子设备的能流图。（b）不同电容值（2.2、4.7、10、22、33、47和μF）的电容器对TENG的充电能力。（c）通过手指敲击为计算器充电的演示，以及充电/放电电压曲线随时间的变化。插图：为计算器供电。（d）利用人体运动为多功能计步器供电的演示，以及充电/放电电压曲线随时间的变化。（e）附着在袜子上的P-DADMAC基TENG的照片。（f）慢走、快走和慢跑期间的电压信号，用于实时监测人体运动。（g）慢跑、快跑和跳跃期间的电压信号，用于实时监测人体运动。（h,i）人体行走姿势（步）监测期间的电压信号，（j）演示自供电运动传感器的实验装置照片。（k）用于物联网的自供电人体运动监测系统架构。（l）智能手机显示实时人体运动状态。
来源：北京永康乐业公司