科研人员研制出新型金属有机框架复合纳米纤维传感器
2025/12/19
近期,中国科学院合肥物质科学研究院在新型金属有机框架(MOF)复合纳米纤维传感器的设计、制备,及痕量水高灵敏实时检测方面取得进展。
精准测量痕量水是环境监测的关键环节。发展高灵敏、快速响应的水分传感器,对提升技术水平、保障质量安全、节约能源资源具有重要作用。但是,在ppb级极低浓度下,水分子信号微弱,且其强极性与吸附性导致水分传感器响应与恢复速度缓慢,难以满足工业应用的快速、实时检测的应用需求。
研究通过一步水热合成策略,制备出具有内在双色荧光特性的MIL-101-NH2金属有机框架材料,避免了环境和其他有机溶剂的干扰,还可以观察到痕量水引发的荧光颜色变化,并实现了可视化检测。研究发现,将镧系金属离子和BDC-NH2作为前驱体材料引入MOFs结构中,镧系金属离子的特征红荧光可以通过天线效应得到增强。配体—水结构利于激发态下从给体单元到受体单元的分子内电荷转移,削弱天线效应,呈现出配体的蓝色荧光。因此,所制备的荧光传感体系展现出较低的检测限。在此基础上,研究将该MOF材料与羧甲基纤维素相结合,通过原位生长方式,构筑了高性能MOFs@纤维素纳米纤维膜传感器。该传感器在水分检测中表现出高灵敏度、可视化荧光检测与快速响应能力。研究同时融入了深度学习算法,提升了检测的准确度与灵敏度,为智能传感系统的优化提供了新思路。
上述研究为开发具有可调光学特性的功能化纳米纤维传感器,提供了可靠、经济、环保的新途径,在环境监测、防伪技术与智能穿戴设备等领域,展现出应用潜力。
相关研究成果发表在《化学工程杂志》(Chemical Engineering Journal)上。研究工作得到国家自然科学基金和国家重点研发计划等的支持。
镧系荧光MOF材料合成路线及表征
MOFs@纤维素荧光膜在固体药物储存、室内湿度监测及管道运输中的应用展示
基于深度学习的识别系统
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