IF 18.5！提升基于二维材料的气体传感器的选择性

本文精选

二维（2D）材料因其优异的电学、结构和化学特性，在气体传感应用中展现出巨大潜力，能够实现对气体分子的高灵敏度和快速响应。然而，尽管具有潜力，基于二维材料的气体传感器在实现足够的选择性方面面临重大挑战，因为许多传感器对多种气体的响应相似，导致交叉敏感性和检测不准确。本综述全面概述了近年来提升二维气体传感器选择性的进展，探讨了通过材料修饰策略（如功能化传感组件和调节吸附动力学）来增强选择性气体相互作用的方法。同时，还讨论了工程方法（如场效应调制和传感器阵列设计）作为优化传感器性能的有效手段。此外，强调了机器学习（ML）算法在区分多种分析物中的潜力。本文还探讨了通过材料优化、传感器校准和漂移补偿进一步提升选择性的前景，以及将智能传感系统集成到物联网（IoT）中的可能性。本综述概述了关键目标和策略，为开发具有更高选择性、可靠性和多功能性的下一代气体传感器铺平了道路，这些传感器将在从环境监测到工业安全的广泛应用中产生重要影响。

创新点

1. 全面总结了提升二维材料气体传感器选择性的多种策略，包括材料修饰、工程方法和机器学习算法。
2. 提出通过功能化传感组件和调节吸附动力学来增强选择性气体相互作用，为材料设计提供了新思路。
3. 探讨了场效应调制和传感器阵列设计在优化传感器性能中的作用，展示了工程方法在气体传感中的潜力。
4. 强调了机器学习算法在区分多种气体分析物中的重要作用，为复杂气体检测提供了智能化解决方案。
5. 展望了将智能气体传感系统集成到物联网中的前景，推动了气体传感器在实际应用中的普及和优化。

对科研工作的启发

1. 展示了材料科学、工程技术和人工智能在气体传感器中的结合，启发科研人员采用多学科方法解决复杂问题。

2. 通过功能化修饰和吸附动力学调控提升选择性，为其他功能材料的设计提供了借鉴。

3. 机器学习算法的引入为开发智能化、高精度的气体传感器提供了新方向，鼓励科研人员探索更多数据驱动的传感技术。

思路延伸

1. 研究其他二维材料在气体传感中的应用，探索其选择性和灵敏度的优化潜力。
2. 在提升选择性的基础上，开发能够同时检测多种气体或环境参数的多功能传感器。
3. 研究微型化和柔性化气体传感器，用于可穿戴设备或便携式检测装置，拓展其应用场景。
4. 优化传感器在不同环境条件下的性能，提高其稳定性和可靠性。
5. 开发更高效的机器学习模型，用于实时气体检测和数据分析，提升传感器的智能化水平。

在生物医学中的潜在应用

1. 疾病标志物检测：利用高选择性气体传感器检测呼出气中的疾病标志物，用于早期疾病诊断。
2. 环境健康监测：开发可穿戴气体传感器，实时监测环境中对人体有害的气体。
3. 药物释放监测：通过检测药物释放过程中产生的气体，实时监控药物递送效果，优化治疗方案。
4. 感染检测：利用气体传感器检测伤口或体液中与感染相关的气体分子，用于感染早期诊断和治疗监测。
5. 麻醉气体监测：在手术中实时监测麻醉气体的浓度，确保患者安全并优化麻醉效果。
6. 生物反应器监控：在生物反应器中监测气体代谢产物，优化细胞培养或发酵过程，提高生产效率。

原文链接

Enhancing Selectivity of Two‐Dimensional Materials‐Based Gas Sensors

Adv. Funct. Mater. (IF 18.5)

Pub Date  : 2025-01-13

DOI : 10.1002/adfm.202420393

Jiefu Yang, Ruijia Sun, Xuan Bao, Juanjuan Liu, Jun Wen Ng, Bijun Tang, Zheng Liu