Tough, multifunctional, and green double-network binary solvent eutectogel with in-situ generation of lignin nanoparticles based on one-step dual phase separations for wearable flexible strain sensors

材料科学 深共晶溶剂 聚乙烯醇 生物相容性 化学工程 自愈水凝胶 标度系数 聚合物 纳米颗粒 纳米技术 复合材料 高分子化学 共晶体系 医学 替代医学 合金 病理 制作 工程类 冶金
作者
Jisheng Yang,Yuan Ping Feng,Bingzhen Wang,Jianjun Miao,Shiping Wei,Liang Han,Liuting Mo,Zhiyong Qin
出处
期刊:Chemical Engineering Journal [Elsevier]
卷期号:474: 145544-145544
标识
DOI:10.1016/j.cej.2023.145544
摘要

Eutectogels have been applied to wearable flexible strain sensors as substitutes for hydrogels, organogels and ionic gels due to its superior ionic conductivity, non-volatility, and low cost. However, most of them are polymeric eutectogels with petroleum-based polymers without environmental friendliness, and the mechanical properties. And the electrical conductivity cannot be achieved at the same time, which hinder their practical application in the field of flexible electronics. Here in, a simple one-step strategy for the in-situ generation of lignin nanoparticles in polyvinyl (alcohol)/gelatin double cross-linked network by dual phase separations was proposed to fabricate multifunctional green binary solvent eutectogels. The deep eutectic solvents/water as a binary solvent inducing polyvinyl (alcohol) micro-phase separation and kraft lignin self-assembling to form lignin nanoparticles during the phase separation. The synergistic effect makes eutectogels with excellent room temperature solidification, multiple response, UV-shielding, antibacterial activity, water retention, anti-freezing, biocompatibility, recyclability, high mechanical properties (tensile strain of 574.068 ± 25.986% and strength of 3.248 ± 0.212 MPa), high conductivity of 2.042 ± 0.12 S/m and high sensitivity with a maximum gauge factor of 8.86. It can be applied to human motion health monitoring, micro-expression recognition and speech recognition, combining writing recognition with deep learning models, which proposes the research direction of sensor and human–machine interface complementing each other for recognition.
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