Lignin derived hydrogel with highly adhesive for flexible strain sensors
Notice bibliographique
Résumé
The application of natural polymers to hydrogel materials with stretchable and compressible properties has attracted more and more attention. However, hydrogel materials made of pure natural polymers are not only poor in mechanical properties, but also lack in stability and sensitivity in strain sensors. Herein, the ionic conductive lignin hydrogels with highly stretchable (tensile strain ∼525.1%) and compressible (compression strain ∼95%) performance were formulated by a simple solution blending method. The lignin-based hydrogel with ultra-self-adhesive properties was able to adhere to various hydrophobic or hydrophilic surfaces. The adhesion measured on stainless steel, plexiglass, and paper reached 307 kPa, 301 kPa, and 174 kPa, respectively. Moreover, lignin-based hydrogels can be used as reliable and stable strain sensors to respond to environmental stimuli. Good adhesion can make hydrogels closer to the skin, so as to more accurately detect human signals, and excellent ion conduction ability can meet the needs of monitoring wrist bending activities. Significantly, the various properties of lignin-based hydrogel can be controlled through rationally adjusting the chemical composition of the hydrogel. It was proved that lignin-based hydrogel with natural-based formulation, high mechanical properties, and adhesion performance has great application potential in flexible equipment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».