Ученые из России и Китая создали модель для прогнозирования работы умных датчиков при экстремальных температурах

Исследователи из Сколковского института науки и технологий (Сколтех) совместно с коллегами из Харбинского политехнического университета и Университета Цзянсу разработали эмпирическую модель, которая позволяет описывать и прогнозировать поведение сенсоров на основе углеродных нанотрубок в широком диапазоне температур – от минус 170 до плюс 90 градусов Цельсия. Об этом сообщает пресс-служба российского вуза, партнера TV BRICS.

Углеродные нанотрубки широко используются в сенсорных технологиях благодаря высокой прочности, хорошей электропроводности и способности изменять свои электрические свойства под воздействием внешних факторов, включая температуру, механическую нагрузку и химические воздействия. Эти особенности позволяют создавать материалы, способные регистрировать изменения состояния конструкций и оборудования.

Однако высокая чувствительность таких материалов создает сложность при анализе сигналов: сенсор может одновременно реагировать на несколько факторов, и определить причину изменения отклика бывает трудно. Новая модель помогает учитывать влияние температуры и отделять его от воздействия других внешних обстоятельств, повышая точность интерпретации данных.

В ходе исследования ученые изучили различные материалы на основе однослойных углеродных нанотрубок – от волокон до иерархических трехфазных нанокомпозитов. Несмотря на различия в структуре, все исследованные системы продемонстрировали сходную температурную зависимость электропроводности.

Авторы установили, что при низких, криогенных температурах перенос заряда происходит преимущественно за счет прыжкового механизма между локализованными состояниями, а при повышении температуры начинает доминировать механизм, характерный для металлического типа рассеяния носителей заряда.

По словам исследователей, выявленная закономерность позволяет лучше понимать физические механизмы работы наноматериалов и создавать более надежные сенсорные системы, способные функционировать в условиях значительных температурных перепадов.

Разработанная модель может помочь инженерам точнее учитывать влияние температуры при проектировании умных материалов и отделять температурные эффекты от других изменений сигнала. В перспективе такие технологии могут применяться в авиационной и космической отраслях, а также в других областях, где требуется постоянный контроль состояния конструкций и оборудования в сложных условиях.