Wearable graphene-based Flexible piezoresistive sensors : from fundamental mechanisms to Integrated health monitoring systems
Langue Anglais
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Modalités de diffusion de la thèse :
  • Thèse confidentielle jusqu'au 05/09/2026.
  • Thèse soumise à l'embargo de l'auteur : embargo illimité (communication intranet).
 
Auteur : Luo, Feng
Date de soutenance : 05-09-2025

Directeur(s) de thèse : Samorì, Paolo - Ciesielski, Artur

Président : Dayen, Jean-François
Rapporteur(s) : Torrisi, Felice - Liscio, Andrea
Membre(s) du jury : Patroniak, Violetta

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Institut de science et d’ingénierie supramoléculaires (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale des Sciences chimiques (Strasbourg ; 1995-....)
 
Discipline : Chimie physique
Classification : Chimie, minéralogie, cristallographie

Mots-clés libres : Capteurs piézorésistifs flexibles, Oxyde de graphène fonctionnalisé, Architectures bilouches à conductivité contrôlée, Compensation thermique intrinsèque, Système de surveillance de la santé
Mots-clés :
  • Oxyde de graphène
  • Chimie physique et théorique
  • Monitorage médical
Résumé : Cette thèse présente la conception, la fabrication et l'application de capteurs de pression piézorésistifs flexibles de nouvelle génération, basés sur des matériaux à base d'oxyde de graphène (GO) fonctionnalisé. En introduisant des architectures bil couches à conductivité optimisée, cette recherche surmonte le compromis historique entre haute sensibilité et large plage de détection linéaire. Deux systèmes de capteurs innovants ont été développés : l’un repose sur une couche composite conductrice non linéaire pour une sensibilité dépendante de la tension et une compensation thermique intrinsèque ; l’autre utilise des films de GO réduit poreux sur des substrats respirants, améliorant ainsi le confort au port et les performances de détection. Ensemble, ces stratégies posent les bases solides de capteurs multifonctionnels et évolutifs, adaptés à la surveillance de la santé portable, à la robotique et aux plateformes intelligentes de reconnaissance de la démarche.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2025STRAF024
Type de ressource : Thèse