表面集成锌锰酸锌-聚吡咯/环氧多功能涂层用于结构机敏传感、二氧化氮捕获与焦耳加热：实验研究与机器学习预测

《Materials Today Communications》：A multifunctional zinc manganite–polypyrrole/epoxy coating for electromechanical structural sensing, NO 2 uptake, and Joule heating: Experimental investigation and machine learning-based prediction

　　

专业术语翻译的摘要 传统的结构健康监测（SHM）、气体吸附和热功能传感系统通常受限于可扩展性差、环境敏感性高、制备工艺复杂、点式传感以及需要对基体材料进行整体改性，这些因素可能损害结构的力学完整性和长期可靠性。在本研究中，研究人员将先前优化的一种锌锰酸锌-聚吡咯（ZMP）复合架构转移至一种面向水泥基基材的表面集成涂层系统中，并对其在机电结构传感、二氧化氮（NO2）捕获以及焦耳加热方面的性能进行了系统研究。该ZMP系统并非仅仅作为一种功能性涂层材料，更可以被理解为一种可扩展的基础设施级传感平台，它将分布式结构监测、环境交互以及热功能集成于单一的可表面部署的薄层之中。研究人员通过可控的水热-聚合路线合成了ZMP复合材料，并采用厚度可控的涂覆策略将其施加于水泥基基材表面。通过全面的实验室测试，包括结构和微观结构表征、循环和单调加载下的机电自感知、不同温湿度条件下的NO2吸附、基于机器学习的吸附量预测、自加热（焦耳加热）以及干磨损测试，对该系统进行了评估。该涂层表现出稳定的压阻行为，在压缩和弯曲模式下，电阻变化率（FCR）幅值分别可达约0.95%和0.60%，相应的应变因子（GF）分别为9.1–11.0和15.3–23.8。在单调加载下，从弹性区到损伤区的明显转变使得裂纹萌生和脆性破坏能够被有效检测。该系统在干燥条件下实现了约65–70 g m-2的NO2吸附量，且在多次循环后仍能保持超过85%的容量。所开发的机器学习模型显示出较高的预测精度（R2 ≈ 0.9），同时该涂层在低电输入下展现出稳定的自加热性能，在1 A和1.5 A电流下分别达到约15 °C和21–22 °C的稳态温升。这些结果表明，该平台集成了结构传感、可重复的污染物捕获以及热功能，具有良好的可扩展性。该系统适用于多种材料（如混凝土、钢材、玻璃、木材和石材），可用于既有或修复后的结构，例如桥梁、隧道、幕墙和城市基础设施。所有Python脚本以及完整的实验和建模数据集均在附录中提供，以确保研究的完全可重复性。

论文解读文章

1. 研究背景与现存问题

结构健康监测（SHM）已成为量化土木基础设施力学状态的关键工具。然而，传统SHM技术面临诸多挑战：基于振动的方法空间分辨率有限，难以定位损伤；离散传感器网络（如应变片、光纤传感器）成本高昂、布线复杂且属于点式传感，难以在大面积结构中实现规模化应用。为解决这些问题，研究人员探索了基于导电填料掺入非导电基体（如水泥基材料）的压阻式自感知材料。但这些方法存在根本性局限：为了获得灵敏且稳定的响应，填料含量需接近渗流阈值，而这往往超出维持最优力学性能的填料用量，导致孔隙率增加、团聚和物理性能劣化。此外，碳基纳米填料（如碳纳米管CNT、石墨烯）分散困难，而水泥孔隙溶液中的离子成分会引入寄生离子导电通路，导致信号漂移和重复性差。因此，亟需一种将传感功能与主体结构解耦，同时保持高灵敏度、鲁棒性和可扩展性的替代策略。

2. 研究目的与意义

在此背景下，本研究旨在将一种前期优化的锌锰酸锌-聚吡咯（ZMP）复合架构转移至机械耦合的结构表面，并系统考察其在三个此前未被涉及的功能领域的行为：(i) 循环压缩和弯曲以及单调加载直至破坏过程中的机电转换；(ii) 定量NO₂吸附及其在不同温度和相对湿度（RH）下的吸附-再生行为；(iii) 通过焦耳加热实现的电热响应。该研究的意义在于，它建立了一条通向可扩展、多功能的表面集成涂层系统的新路径，该系统能够同时实现结构监测、环境交互和热管理，有望应用于桥梁、隧道等大型基础设施的实时监测和污染物捕获。

3. 关键技术方法

研究人员采用了以下主要技术方法：

1. 1.
   材料合成与表征：通过无模板水热法合成了具有分级多孔结构的中空锌锰酸锌（ZM）微球，随后通过原位氧化聚合法制备ZMP复合物。利用X射线衍射（XRD）、场发射扫描电子显微镜（FESEM）、氮气吸附-脱附（BET法）和X射线光电子能谱（XPS）对材料进行结构和微观形貌表征。
2. 2.
   涂层制备与测试配置：采用厚度可控的刮涂法，先在水泥基试件表面施涂一层2 mm厚的环氧中间层，再在其上沉积2 mm厚的ZMP粉末层。设计了两种压缩（C-S1单面涂覆、C-S2双面对涂覆）和两种弯曲（F-S1侧面涂覆、F-S2底面涂覆）自感知测试配置，使用两探针法连续记录电阻变化。
3. 3.
   NO₂吸附测试：在实验室规模的聚四氟乙烯（PTFE）流通式微型气体腔室中进行，通过质量流量控制器精确控制NO₂浓度和流速（1.0 L min^-1），利用电化学原理的气体浓度分析仪实时监测出口浓度，并通过积分计算累积吸附量。实验在19、30、40、50 °C和39%、53%、86% RH条件下进行。
4. 4.
   机器学习建模：以温度、相对湿度和电学响应作为输入参数，以实测NO₂吸附量为目标变量，开发预测模型。
5. 5.
   性能评估：包括循环和单调加载下的压阻响应测试、干磨损测试以及焦耳加热性能测试。

4. 研究结果

4.1. 结构与微观结构表征

XRD分析证实了尖晶石相ZM的成功合成，FESEM图像显示了中空微球形态，BET分析揭示了其高比表面积，XPS确认了元素组成和化学态。这些表征结果为后续功能性能提供了材料基础。

4.2. 机电自感知性能

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  循环加载：在循环压缩和弯曲载荷下，ZMP涂层均表现出稳定且可逆的压阻响应。压缩模式下，FCR幅值可达约0.95%，应变因子（GF）为9.1–11.0；弯曲模式下，FCR幅值约为0.60%，GF为15.3–23.8。不同电极配置（C-S1 vs C-S2, F-S1 vs F-S2）的对比表明，涂层覆盖范围和电流路径几何形状会影响响应的幅度和稳定性。
• •
  单调加载：在单调加载至破坏的过程中，FCR曲线清晰地展示了从弹性变形到损伤发展的过渡阶段，能够有效指示裂纹萌生和脆性破坏的发生，证明了其在损伤预警方面的潜力。

4.3. NO₂吸附性能

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  吸附容量：在干燥条件下，ZMP涂层系统实现了约65–70 g m^-2的NO₂吸附量。
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  可重复性：经过多次吸附-脱附循环后，系统仍能保持超过85%的吸附容量，显示出良好的可再生性。
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  环境影响：温度和相对湿度显著影响吸附动力学和总吸附量，为实际应用中的环境适应性提供了数据支撑。

4.4. 机器学习预测

基于温度、相对湿度和实时电阻响应作为输入的机器学习模型，在预测NO₂吸附量方面表现出高精度，决定系数R2达到约0.9。这表明可以利用易于测量的电学信号和环境参数来间接、快速地估算吸附状态。

4.5. 耐久性与热性能

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  耐磨性：干磨损测试表明，该涂层系统具有一定的表面耐久性，能够抵抗适度的机械摩擦。
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  焦耳加热：在低电压输入下，ZMP涂层能够产生有效的焦耳热。在1 A和1.5 A电流激励下，分别实现了约15 °C和21–22 °C的稳态温升，展现了其用于防结露、除冰等热管理的潜力。

5. 结论与展望

研究人员成功将前期优化的ZMP复合架构转化为一种表面集成的多功能涂层系统，并验证了其在机电传感、NO₂捕获和焦耳加热三方面的协同性能。该系统解决了传统SHM技术在可扩展性、成本和对主体结构完整性影响方面的瓶颈，提供了一种将结构表面转变为分布式智能传感界面的可行方案。研究得出的具体结论如下：

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  该涂层在循环和单调加载下均表现出稳定的压阻行为，能够有效监测应变演化和损伤发展。
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  系统具备显著的NO₂吸附能力，且具有良好的循环稳定性，结合机器学习模型可实现吸附量的有效预测。
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  涂层展现出稳定的焦耳加热性能，为热功能集成提供了可能。
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  该系统不仅适用于混凝土，也适用于钢材、玻璃、木材等多种建筑材料，尤其适合应用于既有或修复后的桥梁、隧道、幕墙等基础设施，为未来自适应、韧性基础设施的发展开辟了新途径。