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　　荷叶在水下会在其微观和纳米结构表面上形成10-50μm厚的微小气层。这样的气层构成了明亮的反射性水-气界面。起初，接触线固定在表面微结构的尖端；随着水压的增加，水-气界面下沉并压缩气体，使得静水压力、毛细压力和被困气体的压力保持平衡。继续增加压力将解开接触线的固定。当水压下降时，这个过程会反转。荷叶表面的多尺度微/纳米结构、覆盖微/纳米结构的蜡质材料的低表面能量，以及气体的弹性使得这种反转成为可能。换句话说，这种水下非润湿微结构自然地创建了一个压力敏感的固-液-气接触线，这意味着一种新的压力传感机制。

　　2023年8月17日，新加坡国立大学通讯作者Benjamin C. K. Tee博士等人，从荷叶表面的气体包裹现象中汲取灵感，通过利用固液液气多相界面和弹性气体层，设计了一种能够在这些界面上通过改变电容来调制压力的压力传感器。这种独特方法将摩擦降至最低，实现了几乎无摩擦的接触线运动，从而实现了卓越的压力传感性能。该传感器在具有挑战性的条件下展示了其功能，包括湍流流动、体内生物环境和腹腔镜手术。相关论文以Frictionless multiphasic interface for near-ideal aero-elastic pressure sensing为题，发表在Nature Materials期刊上。共同第一作者是新加坡国立大学的Wen Cheng,Xinyu Wang和上海科技大学的熊泽博士。

　　本研究旨在开发一种新型的压力传感器，称为eAir，其设计灵感源自荷叶非润湿表面上的水-空气界面现象。与传统的固态压力传感器不同，我们的方法利用了多尺度结构化的固-液-液-气多相系统中的无固定接触线运动，创造了一种新型的飞行弹性电容式压力传感器。我们以尼罗花猪笼草植物为模型，使用六边形墙式柱阵微结构制作微型 (~ 0.5 mm3) 传感器。柱体的表面被设计成工作电极，通过将润滑剂注入导电纳米结构中，使其变得超级滑腻。在不同液体压力下，液体可以在不产生接触角滞后的情况下湿润/脱湿柱电极。这个过程改变了液体-电极的接触面积，从而改变了电容。与其他在液体环境中操作的压力传感器相比，这些传感器可以测量液体中微小的压力波动，具有超低的滞后 (1.34 ± 0.20%)、高灵敏度 (79.1 ± 4.3 pF kPa^-1) 和极高的线; 非线 eAir的概念和设计。a、莲叶非润湿表面上水-气界面的示意图。气体被困在液-气界面下方的结构之间。随着水压的变化，界面上下移动。b、由莲叶制成的传感器的压力感测响应。c、eAir设计的示意图。柱体表面用作工作电极，并受到藤壶植物的启发，通过将润滑剂注入导电纳米结构中，使其变得超滑。液体可以在不同的液体压力下润湿/脱湿柱电极，而不产生接触角滞后。这个过程改变了液体-电极的接触面积，从而改变了电容。插图：eAir的等效电路。Ccounter，液体-对电极界面处的电双层电容；CEDL.ct，液体-工作电极涂层界面处的电双层电容；Cd.ct，工作电极和表面涂层-液体界面之间的介电电容；Cd+air，工作电极和液体之间的电容通过气体传导；C0，非活性区域的界面电容。d、eAir的压力感测响应。e、eAir器件电容器组成的示意图，以及标有I-IV的表面，这些表面具有不同的润湿性能，用于调节传感器的性能。标签（左侧）对应于c中的插图。Δθ，表面的接触角滞后。随着表面粗糙度从IV降低到I，Δθ也减小，表明从强粘附到液体无摩擦滑动的过渡。这些表面性质的变化影响传感器的性能。f、非理想压力传感器的正向/反向阈值性能示意图，以及理想压力传感器的线性和无滞后性能示意图。g、与已报道的液体环境压力传感器的线性性能比较。为了突出差异，定义了线（确定系数）是相应设备性能曲线的线性拟合结果的值：线性度越高，线性度越好。

　　研究中设计的四种不同表面，它们分别被标记为I至IV。通过调整表面的粗糙度和能量，这些表面具有不同的接触角和接触角滞后。研究者发现，不同处理的表面会导致接触线在液体表面上的固定程度不同，从而影响前进角和接触角滞后的数值。表面粗糙度较高的情况下，如表面III和IV，由于聚苯胺（PAni）纳米线的存在，会显著增强接触线的固定。同时，这些表面在液体压力下可能会发生不可逆的变化，导致前进角和接触角滞后在施加压力后增加。

　　相反，当表面粗糙度降至纳米尺度，如表面II时，前进角和接触角滞后也会相应减小。在表面I上，通过涂抹硅油，表面变得非常光滑，类似于滑润的液体渗透多孔表面。这导致接触线固定减少，前进角变小，接触角滞后几乎可以忽略。研究人员还观察到，不同的界面润湿特性会直接影响传感器的性能。具体而言，前进角越大，传感器的正向阈值越高；而接触角滞后越大，传感器的反向阈值和滞后性能也越高。这些结果为传感器性能的调优提供了指导。

　　图2 微结构的界面润湿特性对传感性能的影响。a，三维打印的六边形阵列器件的扫描电子显微镜图像（横截面）。比例尺为250μm。b-e，展示了不同润湿特性的表面I（b），II（c），III（d）和IV（e）的组成及其导致的器件性能。θadv和θrec分别代表进步角和后退角，并指示其值。f，表面I–IV的均方根粗糙度与相应进步角和接触角滞后的关系。表面显示，随着粗糙度增加，进步角和接触角滞后增加。g，具有表面I–IV的相应器件的进步角和正向阈值的图。h，具有表面I–IV的相应器件的接触角滞后和反向阈值的图。i，具有表面I–IV的相应器件的接触角滞后和滞后率（%）的图。j，具有表面I–IV的相应器件的模拟接触面积变化与相应器件的电容变化之间的关系（每个器件有169个六边形腔室；边长为40μm），它们均呈线）。f-j中的数据是均值±标准差（五个样本）。

　　通过对单个六边形腔室中的电容-压力关系进行探究，研究者发现电容的变化与液体压力密切相关。在eAir设备中，电容的构成类似于平行板电容器，而电容的主要影响因素是液体和电极之间的接触面积。

　　通过数学推导，得出电容的近似公式C ≈ C0 + kAct。其中C0代表非活性区域（腔室外部）的界面电容，Act表示液体和处理后的电极之间由压力引起的接触面积变化，k是与电极涂层的厚度和介电常数有关的因子。因此，设备的电容与液体-电极的接触面积成线性关系。此外，通过对接触线在腔室中的移动进行考虑，研究者发现随着接触线的移动，接触面积也在变化。在压力加载和卸载的初始阶段，接触线被固定，而后续的压力变化会导致相应的接触角变化。接触线的移动会导致接触面积的变化，进而影响电容。这种压力诱导的接触角变化会导致电容发生变化，形成阈值。

　　图3 润湿过程及其与接触角和接触面积的关系（θrec 90°）。a，简化的六边形腔室中在不同液体压力下润湿过程的横截面示意图，当后退角大于初始接触角（θ0，接近90°）时。背景颜色表示过程的不同区域。考虑在六边形腔室中的润湿循环包括四个区域（A-D）和五个转折状态（S1-S5），其中包括加载和卸载压力。CL，接触线；F，毛细力。黑色箭头指示液体运动的方向。b、c，润湿过程中液体压力变化与接触角（b）和接触面积（或电容）（c）之间的关系。润湿过程可以分为四个区域，这些区域用与a中颜色相对应的不同颜色进行标记。转折点的状态标在曲线上。d，带有I面的六边形腔室中在1 kPa压力下液-气界面的模拟图像。与初始状态相比，界面仅发生弯曲，并且液体-结构（电极）的接触面积不增加，因为接触线被固定在边缘处。

　　为了解决前向阈值效应并实现高线性度，研究者提出了一种新的设计，即六边形壁柱阵列结构，而不仅仅是六边形腔室。这种新结构通过超滑表面I实现了几乎零阈值、无滞后和高线性压力传感性能。采用共聚焦显微镜图像展示了该结构在不同压力下水下的润湿过程。研究者设计了圆顶和小直径的柱体，使得这些柱体能够在小压力下“穿透”液体-气体界面，从而进一步减小柱体上的接触线移动阻力。

　　结构优化的迭代过程包括开孔柱阵列、封闭六边形阵列和两者的结合，最终通过六边形壁柱阵列结构实现了最佳性能提升。eAir设备能够与体内压力传感器相比，具有更高的信噪比，可以测量小压力。此外，eAir设备还能够在液体环境中稳定运行，即使在高湍流流体环境中也能保持功能。此外，eAir设备对不同环境温度具有一致的性能，尽管其灵敏度会随温度升高而增加。最后，为了扩展eAir设备的应用，研究者将其封装在一个薄的膜中，以隔离其与外部环境。封装后，设备的性能得到保持，但初始电容会略微增加。总之，通过结构和性能的优化，eAir设备实现了更高的线性度、稳定性以及在不同环境中的适应性。

　　图4 六边形壁和柱阵结构的协同优化性能，实现微小的阈值、低滞后和高线D打印的六边形壁柱阵器件的扫描电子显微镜图像（横截面；比例尺，200 μm），圆顶柱尖（比例尺，10 μm）和柱表面的纳米结构（（120 s PAni）/Cr/Au/ODT 自组装单分子层，总厚度为400 nm）（比例尺，100 nm）。b，最终优化的 eAir 的加载-卸载性能。该器件在加载和卸载考虑下表现出无阈值、超低滞后（1.34 ± 0.20%）、高线 pF kPa−1），在0–15 kPa 范围内（五个器件）。c，六边形壁柱阵结构中水-空气界面在不同压力（0–10 kPa）下的顶视图和横截面轮廓的共焦图像。比例尺，200 μm。绿色，水；红色，来自水-空气或水-电极界面的反射；黑色，空气。d，在不同压力范围内的加载-卸载行为。e，在0–50 Pa 范围内与商用传感器（IntraSense，内置电阻，无外部电路）进行的循环测试比较。eAir 显示出更好的信噪比。f，eAir 在水下进行扫频声频率为0–1 kHz 的短时傅里叶变换谱。g，在0–5 kPa 范围内进行的eAir 的1,000 次耐久性测试。h，左：在湍流中的 eAir 照片（雷诺数最大约为6,400）；右：在不同雷诺数湍流中的 eAir 稳定性测试（0–6,400–0），由不同的搅拌速度（0–1,000–0 r.p.m.）产。