ZIF-67-incorporated multifunctional nanocomposite organohydrogel for wearable pressure and temperature sensing applications
Notice bibliographique
Résumé
Pressure and temperature are vital physiological parameters for human health assessment and monitoring, which provide essential insights into critical functions and overall well-being. Pressure sensing aids in tracking cardiovascular health and physical activity, while temperature monitoring helps detect fever, inflammation, and other health anomalies. However, achieving efficient and reliable pressure and temperature measurements with robust physical properties for healthcare applications remains challenging. Herein, we demonstrate a multifunctional, high-performance nanocomposite organohydrogel synthesized by incorporating zeolitic imidazolate framework-67 (ZIF-67) into a poly(acrylamide)–co-hydroxyethyl acrylate polymer network. The nanocomposite organohydrogel is synthesized via a one-step free-radical polymerization using a binary solvent system of water, glycerol, and choline chloride to enhance environmental stability and thermal resilience. The resulting nanocomposite organohydrogel exhibits remarkable stretchability, high toughness, strong adhesion to different substrates, and rapid self-healing within 10 s. Furthermore, it demonstrates excellent stability across a broad temperature range from − 80 to 80 °C. The low stiffness, high dielectric constant, and temperature-dependent ionic conductivity of the ZIF-67-reinforced organohydrogel enable effective detection of external stimuli. It achieves capacitive pressure sensitivity of 0.75 kPa −1 and reliable thermosensitivity with a temperature coefficient of resistance of 1.1 %/°C, demonstrating exceptional performance under dynamic conditions. Integrating advanced properties and sensing functionalities, this work presents a flexible, multifunctional wearable material designed for gait analysis and temperature monitoring, offering potential applications in healthcare and sports science.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».