分级多孔聚集体赋能的仿色谱单传感器电子鼻用于挥发性气味监测

在环境监测、食品安全和健康管理等领域，挥发性有机物（VOC）分析至关重要。尽管气相色谱和质谱等传统分析方法精度较高，但设备笨重、成本高且操作复杂，难以满足即时检测需求。电子鼻模拟人类嗅觉识别VOC，提供了一种经济、快速且便携的解决方案。然而，传统电子鼻的构建需复杂设计和多样化学机制来区分不同化合物。

有鉴于此，华东师范大学张闽教授团队在前期仿色谱电子鼻研究（Nat. Commun., 2019, 10, 1120, 点击阅读详细）基础上，持续探索科研新边界。近日，他们联合西安电子科技大学刘涛平教授、芬兰Åbo Akademi大学Tan-Phat Huynh教授以及香港科技大学李桂君教授，在ACS Sensors 期刊上发表“分级多孔聚集体赋能的仿色谱单传感器电子鼻”的创新研究论文。

研究团队创新性地开发了一种多孔聚集体材料CuP@G，其由Cu²⁺-聚多巴胺（CuP）网络与还原氧化石墨烯（rGO）巧妙复合而成，展现出卓越的化学电阻与室温气敏特性。利用先进的激光微纳加工技术，精心制作了激光诱导石墨烯凹槽叉指电极。随后，采用CuP@G墨水在该电极上进行精准加载，并涂覆上不同厚度的递阶层级PDMS薄膜。最后，将其成功集成于紧凑的微腔之内，从而构筑了仿色谱单传感器（CISS）电子鼻（见图1），为相关领域的研究与应用提供了新的有力工具。

图1. 基于分级多孔聚集体传感墨水的CISS电子鼻用于VOC监测和烟草品质分类

CISS电子鼻系统通过其独特的仿色谱时空分辨传感技术，在VOC检测与识别方面表现出色。研究团队利用该电子鼻对22种不同类型的VOC进行了检测，这些VOC涵盖了烷烃、芳香烃、醛、酮、醇和酸等多个类别，且多数与环境污染及烟草气味密切相关。此外，该电子鼻还成功实现了对不同浓度和比例的VOC混合物的检测与区分。

在应用层面，研究团队与上海烟草集团有限责任公司合作展示了CISS电子鼻在烟草品质分类中的有效性。借助深度学习算法的支持，该平台能够实时分析烟草中的VOC成分，并据此评估烟草的品质和产地（见图2）。实验结果显示，CISS电子鼻在实时分析烟草VOC方面具有卓越的性能。

这项研究为电子鼻技术的发展开辟了新的方向。通过创新的材料制备方法和传感器件设计，不仅提高了VOC监测的效率，也增强了系统的便携性。这些进展使得电子鼻技术在环境监测、食品安全保障以及健康管理等多个领域展现出广泛的应用潜力。

图2. 人工智能驱动的CISS电子鼻烟草品质分类应用

华东师范大学化学与分子工程学院的硕士生郭浩文和西安电子科技大学的刘涛平教授是本论文的共同第一作者。芬兰Åbo Akademi大学Tan-Phat Huynh教授、香港科技大学李桂君教授和华东师范大学张闽教授为该论文的通讯作者。这项研究得到了国家自然科学基金（项目编号：22274053 和 22274051）、上海市“科技创新行动计划”国际科技合作项目（项目编号：24140711700）和烟草行业卷烟烟气重点实验室(上海烟草集团有限责任公司)开放基金的资助。

原文（扫描或长按二维码，识别后直达原文页面，或点此查看原文）：

Hierarchical Porous Aggregate-Enabled Chromatography-Inspired Single-Sensor E-Nose for Volatile Monitoring

Haowen Guo, Taoping Liu, Xingchun Zhai, Zhiyuan Qu, Yongheng Zhang, Junjie Wen, Shifan Xue, Junjie Li, Jing Tang, Tan-Phat Huynh,* Mitch Guijun Li,* Guoyue Shi, and Min Zhang*

ACS Sens. 2025, DOI: 10.1021/acssensors.4c03231

导师介绍

张闽

https://www.x-mol.com/university/faculty/353187