水下目标探测是海洋技术领域的一个重要课题，涵盖科学研究（例如海洋生物学和环境监视测定）、工业（例如对采矿和油田开采作业进行水下监视）和军事（例如威胁检测）等多个场景。例如，通过监测特定水域中海洋生物发出的信号，可以对种群进行分类，识别外来物种，保护区域生态系统的平衡。然而，介质衰减、信号干扰以及不同的水域环境等影响使得非接触水下目标探测面临巨大的挑战。
本研究制备了一种可用于水下目标探测的自粘附压力传感器，其由混合构型碳纳米管阵列制备而成，包括阵列和非阵列两个部分。由于阵列部分在压力作用下致密的管间接触，其可实现水下18 mPa的微弱压力信号检测，在18 mPa-178 mPa压力探测范围内保持99.82%的线性度。此外，非阵列部分表现出23.24 N/cm2的剪切粘附强度，使得传感器能在工作速度为10公里/小时的载体上保持稳定。结合人工神经网络，该传感器能对不同的水下目标进行识别，为非接触式压力测试和水下目标识别提供了新的可能。
水下目标探测可大致分为主动探测（发射主动信号并接收反射信号）和被动探测（探测目标产生的信号）两种。主动探测具有成像分辨率比较高、噪声干扰低等优点，但该方法需要大功率信号源来发射信号，加重了供电系统的负担，并且增加了暴露的风险。相对而言，被动探测更加隐蔽，功耗低且可大范围铺设，是一种理想的隐蔽式探测方案。然而，被动式水下非接触式压力探测的研究仍相对少见。
本研究成功制备了一种具有超低检测下限的自粘附压力传感器，为水下目标的非接触式远距离探测提供了重要解决方案。其基于混合构型碳纳米管制备而成，在有离子存在的液体环境中，碳纳米管表面会吸附离子形成双电层，在压力作用下，碳纳米管发生弯曲变形，管与管之间发生接触，所吸附的离子发生迁移，产生电势变化，以此来实现目标的探测。
图1. 自粘附水下压力传感器件的结构及制备。（A）自粘附压力传感器的结构。（B）混合构型碳纳米管的制备。（C）自粘附压力传感器的工作机理。
相较于单一构型的阵列碳纳米管和非阵列碳纳米管，混合构型碳纳米管结合了阵列碳纳米管在传感性能方面和非阵列碳纳米管在粘附方面的优势。并且，由于混合构型碳纳米管中非阵列部分的弹性模量低于阵列部分的弹性模量，在施加预压力将自粘附压力传感器粘附在基底的过程中，非阵列部分先发生变形，与载体形成牢固的贴合。而阵列部分由于弹性模量较高，其在预压力作用下仍就保持了高度的取向结构，为传感器在压力作用下致密的管间接触提供了保障，从而获得更高的压力输出响应。
图2. 自粘附传感的工作机制。（A-B）混合构型碳纳米管粘附之前的扫描电子显微镜图像。（C）基于混合构型碳纳米管粘附之前扫描电子显微镜图像的快速傅里叶变换。（D-E）混合构型碳纳米管粘附之后的扫描电子显微镜图像。（F）基于混合构型碳纳米管粘附之后扫描电子显微镜图像的快速傅里叶变换。（G）阵列结构和非阵列结构压力作用下接触长度的趋势对比。（H）阵列结构在压力作用下的变形。（I）非阵列结构在压力作用下的变形。
基于混合构型碳纳米管制备的自粘附水下压力传感器的剪切粘附强度达到23.24 N/cm2,法向粘附强度达到5.05N/cm2，经过28天水下浸泡后，其粘附强度保持率仍然在80%以上，并能实现在石英、不锈钢、亚克力、玻璃和铜基底上的粘附。
图3. 自粘附水下压力传感器的粘附性能。（A）基于混合构型碳纳米管、阵列碳纳米管、非阵列碳纳米管的自粘附水下压力传感器的剪切粘附强度和法向粘附强度。（B）三种自粘附水下压力传感器的剪切粘附力和剪切脱附功。（C）三种自粘附水下压力传感器的法向粘附力和法向脱附功。（D）基于混合构型碳纳米管的自粘附水下压力传感器的剪切粘附强度随时间的变化。（E）基于混合构型碳纳米管的自粘附水下压力传感器的法向粘附强度随时间的变化。（F）混合构型碳纳米管粘附在载体上浸泡在0.6 mol/L NaCl溶液中7天和28天的扫描电子显微镜图像。（G）剪切粘附强度与商用粘附材料性能对比。（H）混合构型碳纳米管在不同基底上的剪切粘附强度和法向粘附强度对比。（I）水压冲击测试。（J）高速运行测试。
得益于混合构型碳纳米管中阵列部分对于压力的高灵敏响应，其可实现18 mPa-178 mPa范围内微弱压力信号的响应，在40m水深范围内可保持性能稳定。结合其1-10Hz范围内的频率稳定性和在垂直方向的指向性，通过组建传感器网络，其可实现水下不同目标的识别和所在位置的判断。
图4. 自粘附水下压力传感器的传感性能。（A）基于混合构型碳纳米管、阵列碳纳米管、非阵列碳纳米管的自粘附水下压力传感器对不同压力的响应。（B）混合构型碳纳米管自粘附水下压力传感器对18 mPa–178 mPa压力信号的实时响应。（C）自粘附水下压力传感器在不同水深下的压力响应曲线。（D）基于传感器网络的目标识别与位置判断示意图。（E）自粘附水下压力传感器对于不同频率、不同压力的输出响应。（F）自粘附水下压力传感器的指向性。（G）循环性能测试。（H）与已报道研究的性能对比。
结合人工智能神经网络，自粘附水下压力传感器能轻松实现对不同目标的识别。通过采集不同目标产生的信号，根据不同目标产生的信号在传输过程中频率不会变化这一特点，依据其特征频率的不同，自粘附水下压力传感器能实现对不同目标的识别。
图5.自粘附水下压力传感器的应用场景。（A）自粘附水下压力传感器用于水下目标识别。（B）通过机器学习实现目标识别过程。（C）不同目标产生的实时信号。（D）基于不同目标产生的实时信号的傅里叶变化图。
总之，本研究开发了一种自粘附水下压力传感器，实现了对水下目标的非接触检测。混合构型碳纳米管的独特结构设计有效地解决了传感和粘合功能之间的权衡，以此来实现了安全的固定和18 mPa的超低检测下限。此外，由于阵列部分高度的取向性，该传感器表现出稳定的频率响应和垂直方向的指向性。并且其剪切粘结强度为23.24 N/cm2，可承受高达1.67 L/S的水压冲击和10 km/h的高速运行试验，在复杂的水下环境中表现出良好的稳定性。通过与人工神经网络相结合，其还可实现对不同模拟水下目标的移动识别，为非接触式、远距离水下目标探测提供了新的可能。
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