科研团队开发新型MOF复合纳米纤维传感器 实现微量水分实时高灵敏检测
中国科学院合肥物质科学研究院固体研究所能源材料与器件制造研究部蒋长龙研究员团队，近期在MOF复合纳米纤维传感器的开发与微量水分实时检测方面取得突破。研究成果以“Reversible Flexible Functional Metal-organic Frameworks Sensor with Artificial Intelligence Data Analysis for Real-time Trace Water Monitor”为题，发表于国际知名期刊《Chemical Engineering Journal》（Chem. Eng. J., 2025, 526, 170841）。
在工业与环境监测中，准确检测痕量水分是确保产品质量、提高生产效率的关键环节。然而，由于水分子在ppb级浓度下的信号极其微弱，加之其强极性和吸附性，传统传感器往往难以实现快速响应与稳定恢复。此外，复杂环境中的温度波动和其他物质的交叉干扰，也对传感器的长期性能提出了严峻挑战。高精度传感器的制备流程繁琐、成本高昂，也成为规模化应用的障碍。
为克服上述难题，研究团队采用一步水热合成法，成功合成出具备双色荧光特性的MIL-101-NH2（Eu）金属有机框架（MOF）材料。这种材料不仅有效排除了环境因素和有机溶剂的干扰，还能通过痕量水分导致的荧光颜色变化实现可视化检测。通过在MOF结构中引入镧系金属离子（Eu3+）和BDC-NH2配体，研究人员提升了金属离子的特征红荧光强度，同时在激发态下，通过分子内电荷转移机制削弱了天线效应，增强了配体的蓝色荧光信号。这种双色荧光机制显著提高了传感器的检测灵敏度。
基于上述MOF材料，研究团队进一步将其与羧甲基纤维素结合，通过原位生长技术构建了高性能的MOFs@纤维素纳米纤维膜传感器。该传感器在痕量水分检测中展现出优异的灵敏度、可视化检测能力以及快速响应特性，展现出广泛的应用潜力。
在技术集成方面，研究团队引入深度学习算法，对传感数据进行智能分析，显著提升了检测的准确性与稳定性，为智能传感系统的设计提供了创新思路。该成果不仅为构建具有可调光学特性的功能化纳米纤维传感器提供了新的路径，还为环境监测、防伪检测以及智能穿戴设备等领域提供了可靠的技术支撑。
该项研究由副研究员林丹担任论文第一作者，蒋长龙研究员为通讯作者。研究工作得到了国家自然科学基金、国家重点研发计划以及安徽省自然科学基金的共同资助。
图1. 镧系荧光MOF材料的合成路径及其材料表征
图2. MOFs@纤维素荧光膜在固体药物存储、室内湿度监控及管道运输场景中的应用示例
图3. 基于深度学习算法的智能识别系统