论文题目：Forecasting mechanoluminescence self-recovery stability via optically-stimulated luminescence

期刊：Advanced Powder Materials

DOI：https://doi.org/10.1016/j.apmate.2025.100390

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本文首先用示意图搭建了全文的研究逻辑：一方面，机械刺激会触发材料产生ML，而且理想状态下这种ML在多次循环作用后仍应保持稳定，也就是具备“自恢复”能力；另一方面，980 nm激光激发下的光激励发光（optically-stimulated luminescence，OSL）同样依赖陷阱中载流子的释放与复合。本问进一步指出，微观结构稳定性、发光中心稳定性、材料的力学韧性以及缺陷的可逆演化，可能共同决定ML在循环过程中的表现。正因为ML和OSL在底层上都与载流子的俘获、释放和复合有关，本文提出了一个关键问题：OSL的稳定性，能否作为ML自恢复能力的预测指标？

一、文章摘要

应力发光（mechanoluminescence，ML）材料能够将机械能直接转化为光信号，是智能传感、可穿戴设备和应力可视化系统的重要基础。然而，长期循环使用和高温条件下的光稳定性一直是ML材料在实际应用中面临的关键瓶颈。为了探索材料自恢复能力和长期可靠性，本研究提出了一种基于光激励发光（optically-stimulated luminescence，OSL），为ML材料自恢复性能的快速预测提供了一种可靠策略。

二、研究背景

ML材料能够直接在外力作用下发射光信号，这种无外部电源驱动的能量转换特性使其在智能传感、可穿戴电子、力学可视化及微纳机电系统中具有广阔应用前景。然而，现有ML材料在实际应用中仍存在两大挑战：1）自恢复能力不足：大部分ML材料在多次机械循环下会出现发光强度衰减，限制了其在长期传感和重复使用场景的可靠性。2）高温或环境稳定性有限：材料中的陷阱态容易在热激发或长时间使用后损失，导致载流子储存能力下降，进而降低机械发光效率。目前，对于ML材料自恢复性能的研究仍相对零散，缺乏一种可快速预测自恢复稳定性的方法。本研究创新性地提出使用OSL测试作为自恢复性能的预测工具，结合热释光（TL）和光谱分析，从材料微观结构到宏观性能系统解析ML自恢复机制。通过对摩擦型ZnS:Cu+、压电型ZnS:Mn²⁺以及缺陷型SrAl2O4:Eu²⁺,Dy³⁺材料的比较，研究不仅揭示了陷阱态分布与自恢复能力的关系，也为设计高循环寿命、耐环境的NIR ML材料提供了理论指导。这一策略为智能传感器、可穿戴设备以及体内光学诊断提供了新思路，也为材料设计者在微观层面优化ML材料提供了可操作的参考。

三、核心发现

建立ML与OSL正相关关系

通过ZnS:Cu⁺（摩擦型）、ZnS:Mn²⁺（压电型）、SrAl2O4:Eu²⁺,Dy³⁺（缺陷型）三种典型材料研究发现ML自恢复能力与OSL稳定性高度正相关，高OSL稳定性 → 高ML自恢复性，可用于预测材料自恢复性性能。

四、文章概述

图1. ZnS:Cu+、ZnS:Mn²⁺和SrAl₂O₄:Eu²⁺,Dy³⁺的微观形貌和发光特性。a，ZnS:Cu⁺/ZnS:Mn²⁺/SrAl₂O₄:Eu²⁺,Dy³⁺的高分辨率透射电镜(TEM)图像、快速傅里叶变换(FFT)图像和逆快速傅里叶变换(IFFT)图像。b，ZnS:Cu⁺、ZnS:Mn²⁺和SrAl₂O₄:Eu²⁺,Dy³⁺的晶体结构。c，ZnS:Cu⁺、ZnS:Mn²⁺和SrAl₂O₄:Eu²⁺,Dy³+在365 nm激发下的光致发光(PL)光谱。d，ZnS:Cu+/ZnS:Mn²⁺/SrAl₂O₄:Eu²⁺,Dy³+在不同转速(1000至5000 rpm)下的单层(ML)光谱。插图为样本的机器学习图像。

图1系统展示了三种代表性材料ZnS:Cu⁺、ZnS:Mn²⁺和SrAl₂O₄:Eu²⁺,Dy³⁺的微观结构与发光特征。高分辨TEM、FFT和反FFT结果表明，这三种材料都具有较高结晶质量，没有明显杂相，为后续比较其发光行为提供了可靠前提。晶体结构示意进一步说明，ZnS:Cu⁺为六方纤锌矿结构，ZnS:Mn²⁺为立方闪锌矿结构，而SrAl2O4:Eu²⁺,Dy³⁺则是更复杂的单斜结构。PL光谱和ML光谱显示，三者在365 nm激发下分别呈现典型的蓝光、橙光和绿光发射；同时，随着转速提高，它们的ML强度整体增强，但不同材料在发光峰位、峰形和响应强度上表现出明显差异，这也暗示了它们对应的发光机制并不相同。

图2. ZnS:Cu⁺、ZnS:Mn²⁺和SrAl₂O₄:Eu²⁺,Dy³⁺的PFM和PersL衰减测量结果。a，在不同探针偏置电压下，ZnS:Cu⁺（左）、ZnS:Mn²⁺（中）和SrAl₂O₄:Eu²⁺,Dy³⁺（右）的相位（上）和振幅（下）响应的PFM测量结果。蓝色和红色曲线分别代表正偏置电压和负偏置电压。ZnS:Cu+和ZnS:Mn²⁺的相位响应均出现明显的转变，其中ZnS:Mn²⁺的变化更为显著。b，三种材料的PersL衰减曲线。与ZnS:Cu+（蓝色）和ZnS:Mn²⁺（橙色）相比，SrAl₂O₄:Eu²⁺,Dy³⁺（红色）的PersL强度显著更高，且衰减更慢。

图2通过PFM和PersL衰减曲线测试，把三种材料的机理差异进一步拉开。PFM结果显示，ZnS:Mn²⁺在偏压变化下的相位和振幅响应更明显，说明其压电响应更强；ZnS:Cu⁺也有一定压电行为，但强度略弱；SrAl₂O₄:Eu²⁺,Dy³⁺的相位变化相对平缓，表现出不同于前两者的响应特征。与此同时，PersL衰减曲线显示，SrAl₂O₄:Eu²⁺,Dy³⁺具有远高于另外两种ZnS体系的余辉强度，而且衰减更慢，说明其内部存在更强的陷阱储能和载流子缓释过程。也就是说，ZnS:Cu⁺和ZnS:Mn²⁺更偏向压电/摩擦诱导型ML，而SrAl₂O₄:Eu²⁺,Dy³⁺则更像是典型的缺陷诱导型ML材料。

图3. ZnS:Cu⁺、ZnS:Mn²⁺和SrAl₂O₄:Eu²⁺, Dy³⁺的OSL稳定性及ML自恢复性能比较。左图：a、ZnS:Cu⁺、b、ZnS:Mn²⁺和c、SrAl₂O₄:Eu²⁺, Dy³⁺在980 nm激光激发下的OSL衰减曲线（激发时间30 s，间隔30 s）。右图：a、ZnS:Cu⁺、b、ZnS:Mn²⁺和c、SrAl₂O₄:Eu²⁺, Dy³⁺在1000 rpm重复循环机械刺激下的ML强度衰减曲线（紫外预照射波长：254 nm，时间：2 min）。d–f：各材料在50次循环中的OSL和ML强度归一化衰减趋势。

图3是全文最关键的一组结果。左侧OSL循环曲线表明，在980 nm激发下，ZnS:Cu⁺几乎没有明显衰减，表现出极高的循环稳定性；ZnS:Mn²⁺前期有一定下降，但随后趋于平稳；而SrAl₂O₄:Eu²⁺, Dy³⁺则在前几个循环中快速衰减，说明其陷阱结构在重复激发下更容易失稳。右侧ML循环结果与此高度呼应：ZnS: Cu⁺在50次机械刺激后依然保持高度一致的ML强度，自恢复能力最强；ZnS:Mn²⁺有轻微波动，但整体仍较稳定；SrAl₂O₄:Eu²⁺,Dy³⁺则在多次作用后迅速衰减，难以维持持续发光。底部归一化曲线把这种对应关系表现得更加直观：哪种材料OSL更稳，哪种材料ML也更能扛住反复刺激。

图4. ZnS: Cu₊@PDMS、ZnS: Mn²⁺@PDMS和SrAl2O4: Eu²⁺, Dy³⁺@PDMS的TL特性。a–c，ZnS:Cu⁺、ZnS:Mn²⁺和SrAl2O4:Eu²⁺, Dy³⁺在不同升温速率（1–5 K/s）下的TL曲线。d，不同温度下载流子从浅陷阱和深陷阱释放的示意图。

图4通过热释光（TL）测试解释了材料内部陷阱在升温过程中的释放规律。三种材料在不同升温速率下都出现了特征性TL峰，但ZnS: Cu⁺的峰形更集中、峰位变化更小，说明其陷阱能级分布更均匀，热稳定性更好；相比之下，ZnS:Mn²⁺和SrAl₂O₄:Eu²⁺, Dy³⁺的峰更宽、甚至呈多峰特征，说明其陷阱结构更复杂、能级分布更分散。更重要的是，三种材料在约573.15 K附近都基本释放完被俘获载流子，TL信号接近背景值。因此，把573.15 K确定为“清空陷阱”的参考温度，用来排除残余载流子对后续ML和OSL测试的干扰。

图5. 高温热处理后ZnS: Cu⁺@PDMS、ZnS: Mn²⁺@PDMS和SrAl₂O₄: Eu²⁺, Dy³⁺@PDMS的OSL和ML强度比较。（左图）：980 nm激光激发下，a、ZnS: Cu⁺、b、ZnS: Mn²⁺和c、SrAl2O4: Eu²⁺, Dy³⁺的OSL衰减曲线。（右图）：1000 rpm重复循环机械刺激下，a、ZnS: Cu⁺、b、ZnS: Mn²⁺和c、SrAl₂O₄: Eu²⁺, Dy³⁺的ML强度衰减曲线。注：所有样品在测试前均于573.15 K下热处理5 min。

图5展示了经过573.15 K热处理后，三种材料在OSL和ML循环中的新表现。结果很有说服力：在OSL测试中，三种材料整体都还能维持较稳定的周期响应，尤其是ZnS:Cu+和ZnS:Mn²⁺表现更为平稳；SrAl₂O₄:Eu²⁺,Dy³⁺虽然整体强度偏低，但OSL仍可维持一定规律性。然而到了ML测试，差异被进一步放大：ZnS:Cu+依旧保持优异的循环稳定性，ZnS:Mn²⁺略有衰减但仍具备较好的自恢复能力，而SrAl₂O₄:Eu²⁺, Dy³⁺几乎失去了有效ML响应，仅剩基线噪声。这个结果说明，SrAl2O4:Eu²⁺,Dy³⁺的机械发光高度依赖陷阱载流子的参与，一旦高温释放掉这些载流子，其ML过程就难以维持；而ZnS体系则具有更强的结构与响应韧性。

五、总结

这个工作最重要的贡献，不只是比较了三种典型机械发光材料的性能高低，更提出了一种更实用的判断思路：与其反复做复杂的机械循环测试，不如先通过OSL稳定性对材料的ML自恢复性进行预判。换句话说，OSL有望成为筛选高稳定性、自恢复机械发光材料的一把“快速标尺”。

引用信息：Sheng Wu, Yinzhen Wang, Puxian Xiong, Forecasting mechanoluminescence self-recovery stability via optically-stimulated luminescence, Adv. Powder Mater. 5 (2026) 100390. https://doi.org/10.1016/j.apmate.2025.100390

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原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2772834X25001265