科学岛团队研发MOF复合纳米纤维传感器 实现痕量水实时精准检测
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的蒋长龙研究员团队，近期在新型金属有机框架（MOF）复合纳米纤维传感器的设计与制备方面取得突破性进展。该研究聚焦痕量水的高灵敏度实时检测，相关成果以“Reversible Flexible Functional Metal-organic Frameworks Sensor with Artificial Intelligence Data Analysis for Real-time Trace Water Monitor”为题，发表于国际权威期刊《Chemical Engineering Journal》（Chem. Eng. J., 2025, 526, 170841）。
痕量水的精确测量在环境监测、工业过程控制以及产品质量保障中至关重要。开发具备高灵敏度和快速响应能力的水分传感器，对推动技术进步、确保生产安全和节能减排具有重要意义。然而，在ppb量级的极低浓度下，水分子信号微弱，且其强极性与吸附性常导致传感器响应迟缓，难以满足工业现场对实时检测的需求。此外，环境温度波动、复杂背景干扰以及高昂的制备成本，也制约了高性能水分传感器的广泛应用。
为解决上述问题，研究团队采用一步水热合成法成功制备出具备双色荧光特性的MIL-101-NH2（Eu）金属有机框架材料。该材料不仅有效排除了环境与有机溶剂的干扰，还能通过痕量水引发的荧光颜色变化实现可视化检测。通过引入镧系金属离子Eu3+和BDC-NH2前驱体，该MOF体系利用天线效应增强了红光发射。当水分子进入体系后，配体-水结构促进了激发态下分子内电荷转移，削弱了天线效应，从而释放出配体的蓝色荧光。
在该MOF材料基础上，研究团队将其与羧甲基纤维素结合，通过原位生长方法构建出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、可视化荧光响应以及快速响应特性，为工业现场应用提供了可靠的技术支撑。
为进一步提升检测性能，研究团队引入深度学习算法，对传感信号进行智能分析，显著提高了检测的准确性和稳定性。这一成果为构建智能化传感系统提供了新思路，并为开发具有可调光学性能的功能化纳米纤维传感器提供了经济高效且环保的路径，具有在环境监测、防伪识别和可穿戴设备等领域的广泛应用前景。
该研究由副研究员林丹担任论文第一作者，蒋长龙研究员担任通讯作者。研究工作得到了国家自然科学基金、国家重点研发计划及安徽省自然科学基金的大力支持。
图1. 镧系荧光MOF材料的合成路线与结构表征
图2. 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实例
图3. 基于深度学习的智能识别系统
论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1385894725116860
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