本研究由新疆大学化学工程与技术学院的Jiachen Dong、Bo Xu、Hongyu Mi、Xin Zhao、Yuqing Zhai、Yongqi Zhu、Zhiyu Wang以及厦门大学电子科学系的Xinqin Liao等人合作完成，并于2026年发表于《Advanced Functional Materials》期刊。该研究聚焦于柔性可穿戴传感领域，针对人工感觉系统中压力与温度信号固有耦合导致串扰这一关键难题，提出了一种基于超轻分级多孔导电海绵的解耦温度-压力双模态传感器，实现了热触觉感知中的物理信号分离。

从学术背景来看，柔性可穿戴传感器因具备柔性、可拉伸性和生物相容性，在电子皮肤、智能机器人与人机交互等领域展现出巨大潜力，对实时监测人体生理信号与环境参数至关重要。传统单一功能传感器已难以满足复杂应用场景下多参数同步检测的需求，因此能够同时检测压力与温度的双模态传感器成为研究热点。现有压力-温度传感器主要分为集成式与单体式两类。集成式器件虽然信号解耦能力较好，但往往涉及复杂的结构设计与制造工艺，限制了其可扩展性和实际应用；单体式器件则通过统一敏感单元响应多种刺激，具有简化设计与制造的潜力，但实现制造简单、性能优异且成本低廉的单体式双模态传感器仍是挑战。传感器的综合性能高度依赖于结构配置与材料体系的协同优化。多孔泡沫因其三维互连孔网络不仅有利于导电通路的稳定形成，还因其高孔隙率赋予优异的热绝缘性能，能够在热电传感系统中建立稳定温度梯度，是构建高性能压力-温度传感器的理想结构框架。在材料选择上，碳纳米管作为一种新型碳基热电材料，同时具备高塞贝克系数、优异导电性和出色的机械鲁棒性，能够在单一材料体系中通过压阻效应实现压力传感，并通过热电效应实现温度检测。基于此，该研究旨在通过分级多孔材料设计策略，开发一种兼具信号解耦能力与优异综合性能的压力-温度双模态传感器。

在研究流程方面，该研究首先制备了聚二甲基硅氧烷/碳纳米管海绵。具体而言，将碳纳米管与氯化钠颗粒分散于聚二甲基硅氧烷/正己烷混合物中，经剧烈搅拌得到均匀前驱体，随后通过正己烷蒸发与热交联固化聚二甲基硅氧烷基体，再在去离子水中选择性刻蚀氯化钠模板，最终干燥得到具有三维互连分级多孔结构的聚二甲基硅氧烷/碳纳米管海绵。通过调节牺牲模板氯化钠含量与碳纳米管含量，系统优化了海绵的孔隙率与导电网络。扫描电子显微镜图像显示海绵表面与内部均存在丰富的大孔、介孔和微孔，碳纳米管交织并良好结合于聚二甲基硅氧烷基体中。能量色散X射线能谱图像进一步证实了氮、碳、氧、硫元素在海绵中均匀分布，表明碳纳米管分散均匀。该海绵电导率为0.94 S/m。机械性能测试表明其在10%至80%应变范围内均表现出优异的压缩回弹性，在80%应变下经500次压缩循环后应力-应变曲线仍保持稳定，最大应力、能量损失系数和塑性变形均随循环次数增加呈现稳定趋势，证实了其优异的抗疲劳性能。在传感性能测试中，利用力学试验机施加不同频率与大小的压力，并通过数字万用表同步记录电阻变化来评估压阻性能；利用半导体帕尔贴元件产生温度梯度，并通过数字万用表记录塞贝克电压来评估热电性能。实验发现，在碳纳米管含量为6.0 wt%、孔隙率为69.7%时，传感器具有最优的综合压力敏感性能。此外，利用有限元分析模拟了传感器在不同压力下的表面应力与电流密度分布，以及在温度梯度下的温度与电位分布，从理论上验证了压阻与热电传感机制。在双模态解耦测试中，将传感器两端连接帕尔贴元件以建立可控温度梯度，同时利用引伸计精确施加外部压力，系统评估了压力对热电信号以及温度梯度对压力灵敏度的影响。在应用验证环节，将传感器贴附于人体不同部位进行脉搏、面部肌肉运动、关节活动及足底压力监测，并构建了莫尔斯电码通信系统；同时制备了3×3传感器阵列，结合一维卷积神经网络机器学习算法，实现了对温度与压力空间分布的高分辨率映射与接触状态分类。

研究结果显示，在压力检测方面，该传感器在0至200 kPa范围内表现出显著的压力依赖性灵敏度，在0至6 kPa低压范围内灵敏度达到最高值4.43 kPa⁻¹，并随着压力增加逐渐降低。这一行为源于压阻效应与压缩过程中内部导电网络的重构：初始压力使大孔壁弯曲接触，形成大量新的碳纳米管连接，电阻急剧下降，产生高灵敏度；随着压力增大，小孔壁逐步坍塌致密化，产生额外导电通路但网络趋于饱和。有限元分析进一步证实，压力诱导的导电通路增加是传感器灵敏响应的关键机制。电流-电压曲线在0至100 kPa压力范围内呈高度线性，表明压缩过程中形成了稳定完整的导电网络。传感器具有约25 Pa的超低检测限，响应时间为91 ms，恢复时间为40 ms，并在20000次80%大应变压缩-释放循环后输出波形无明显变化，展现出优异的循环稳定性与机械耐久性。在温度检测方面，传感器基于塞贝克效应工作，其输出电压随温度梯度呈强线性关系，拟合得到的塞贝克系数为9.96 µV K⁻¹，最小可分辨温度差达0.5 K。瞬态阶跃加热测试表明其响应时间常数为1.15 s，响应时间为5.6 s，恢复时间常数为7.42 s，恢复时间为25 s。红外热成像对比实验证实，分级多孔结构使传感器能够更好地维持稳定温度梯度。在信号解耦方面，当压力在0至70 kPa范围内变化时，输出电压与塞贝克系数几乎保持不变，表明热电温度传感对机械压力具有高度独立性；当温度梯度低于25 K时，压力灵敏度曲线几乎重叠，说明热干扰极小。有限元多物理场仿真显示，在同一温差下施加不同压力时模拟输出电压几乎不变，与实验结果一致。在恒定压力或恒定温差条件下，电阻信号与热电信号均表现出对另一刺激的稳定响应，二者之间无可检测串扰。在应用演示中，传感器成功检测到桡动脉脉搏波中的叩击波、潮波和重搏波三个特征波形，检测到面部吹气时的肌肉活动信号，记录了肘关节屈伸和足底行走时的稳定电阻信号，并通过膝盖在静止、行走和跑步状态下的信号频率准确区分不同运动状态。通过定义长短按压对应的电阻变化信号为“-”和“.”，实现了“I need help”等莫尔斯电码信息传输。3×3传感器阵列结合卷积神经网络算法，在温度-压力同时刺激、单独压力刺激和非接触热刺激三种接触方式下收集了六组响应信号，经t分布随机邻域嵌入降维后，不同接触方式的信号特征呈现明显分类，训练后的模型对测试样本的分类准确率达到100%。

结论方面，该研究通过简便且低成本的模板法制备了基于分级多孔聚二甲基硅氧烷/碳纳米管海绵的双模态传感器，实现了压力与温度的高性能多功能传感。该传感器通过将热刺激与机械刺激分别转换为独立的电压信号和电阻信号，从物理机制上抑制了信号串扰，为高保真双模态感知建立了可靠基础。该器件具有高压力灵敏度、超低检测限、快速响应和20000次循环后几乎无性能退化的优异耐久性；温度传感方面具有9.96 µV K⁻¹的塞贝克系数和0.5 K的分辨率。组装后的传感器在复杂生理信号监测、高保真莫尔斯电码通信和触觉空间分布重构等方面展现出巨大应用潜力，为电子皮肤和智能人机交互界面等新兴应用提供了科学与工程价值。

该研究的亮点在于提出了一种材料驱动的策略来克服多模态信号干扰。其新颖之处体现在三个方面：其一，通过单一碳纳米管材料体系同时实现压阻与热电两种传感功能，简化了器件结构与制造工艺；其二，利用分级多孔结构同时实现高压缩弹性、稳定温度梯度维持与低压高灵敏度检测，实现了结构与功能的协同优化；其三，将单体式双模态传感器与机器学习算法相结合，进一步抑制了信号混淆，提高了多参数判别能力，在3×3阵列中实现了100%的分类准确率。此外，该传感器在低压范围内的高灵敏度、25 Pa的超低检测限以及20000次循环的耐久性均处于同类器件中的优异水平，为无串扰多模态传感系统的发展提供了一条可行的技术路径。