本研究由Yu Chen、Rachel E. Owyeung和Sameer R. Sonkusale*（通讯作者）共同完成，三位作者均来自Tufts University（美国塔夫茨大学）的电气与计算机工程系、化学工程系及纳米实验室。该成果于2018年6月发表于分析化学领域期刊《Analytica Chimica Acta》（卷1034，页码128-136），标题为”Combined optical and electronic paper-nose for detection of volatile gases”。

学术背景

该研究属于环境传感与气体检测领域，聚焦挥发性有机化合物（VOCs）的便携式检测技术。VOCs广泛存在于工业排放、生物代谢等过程中，长期暴露会对人体健康造成危害（如慢性毒性）。传统检测方法如气相色谱（GC）、光谱分析等虽准确，但依赖昂贵设备和专业操作。因此，团队提出开发一种基于纸基基底的低成本、易制备的光电复合传感器（optoelectronic sensor），结合比色法（colorimetric）和化学电阻法（chemiresistive）双模态传感，以提高复杂空气背景下的选择性。

研究流程与方法

1. 传感器设计与制备

• 基底选择：采用Whatman色谱纸（3001-861 grade 1 CHR），通过蜡印（wax printing）预定义传感器图案，加热使蜡渗透形成疏水屏障。
• 传感材料：
  • 光学部分：选用6种化学响应染料，包括pH指示剂（如溴甲酚紫bromocresol purple）、金属卟啉（锰四苯基卟啉mn-TPP）和溶剂化显色染料（如Reichardt’s染料）。
  • 电学部分：采用纳米材料（碳纳米管CNT、导电聚合物PEDOT:PSS、石墨）和离子液体（EMI TFSI）。
• 制备工艺：通过直接手写技术（direct handwriting）将传感材料涂布于纸基，无需洁净室设施。银导电墨水（Ag-510）绘制电极。

2. 实验验证

• 测试气体：甲醇、氨气、甲苯、丙酮、乙醇及其混合物（MAT：甲醇/丙酮/甲苯；MNE：甲醇/氨气/乙醇）。
• 浓度控制：通过气体流量计混合目标气体与空气，获得7.5%、15%、50%三种浓度（实际ppm因挥发性差异而异，如氨气55-365 ppm，甲苯308-2055 ppm）。
• 数据采集：
  • 光学响应：USB显微摄像头记录颜色变化，提取RGB通道强度（0-255灰度值）。
  • 电学响应：LabVIEW控制的DAQ卡测量电阻变化（ΔR/R）。

3. 数据分析

采用支持向量机（SVM）分类算法，结合留p交叉验证（leave-p-out CV），对比三种数据组合（仅光学、仅电学、光电联合）的分类准确率。

主要结果

1. 传感性能：

   • 光学传感器：不同气体引发独特的颜色模式（如mn-TPP对氨气/甲苯/丙酮敏感，Reichardt染料对丙酮显著变色）。
   • 电学传感器：对氨气响应最显著（如PEDOT:PSS和离子液体EMI TFSI的电阻变化率达20%），但对甲苯灵敏度较低。
   • 混合气体检测：MAT和MNE混合物分别呈现不同的RGB模式与电阻变化组合（图5-6）。

2. 分类准确率（表1）：

   • 光电联合数据实现100%准确率，显著优于单一模态（光学98.42%，电学84.13%）。

结论与价值

1. 科学价值：

   • 证明了纸基光电复合传感器在复杂环境中多气体识别的可行性，通过材料多样性（染料+纳米材料）和机器学习提升了选择性。
   • 为低成本、便携式环境监测提供了新思路，弥补了传统设备高成本的不足。

2. 应用价值：

   • 可扩展至其他VOCs检测，适用于工业排放、室内空气质量监测等领域。
   • 手写制备工艺简化了传感器生产，适合资源有限地区。

研究亮点

1. 创新方法：

   • 首次在纸基上集成比色与化学电阻双模态传感，通过多维度信号融合提升分类能力。
   • 开发了无需洁净室的手写制备技术，成本低于传统微加工工艺。

2. 技术突破：

   • SVM算法优化了混合气体识别，为复杂背景下的传感器设计提供范例。
   • 验证了纸基材料在气体传感中的稳定性（SEM与拉曼光谱证实材料未降解）。

其他有价值内容

• 湿度影响：测试湿度<10%，建议后续增加湿度校正因子以提升实用性。
• 扩展性：通过增加传感材料库（如更多染料或纳米材料），可进一步扩大目标气体范围。