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测）、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，使得传感器可以在运行速度为10公里/小时的载体上保持稳定。结合人工神经网络，该传感器可以对不同的水下目标进行识别，为非接触式压力检测和水下目标识别提供了新的可能。

2024年1月2日，相关成果以“Underwater target detection using hybrid carbon nanotube self-adhesive sensors”为题发表在Cell Press细胞出版社旗下期刊Device上。华中科技大学材料科学与工程学院徐鸣教授为该论文通讯作者，华中科技大学博士研究生李华健为论文第一作者。