科学岛团队研发新型MOF复合纳米纤维传感器 实现痕量水高灵敏实时监测
近日，中国科学院合肥物质科学研究院固体物理研究所能源材料与器件制造研究部的蒋长龙研究员团队，在设计和开发一种新型MOF复合纳米纤维传感器方面取得重大进展。该传感器能够实现对痕量水分的高灵敏度和实时检测。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，发表在国际期刊《Chemical Engineering Journal》上（Chem. Eng. J., 2025, 526, 170841）。
痕量水分的精准检测在环境监测、工业过程控制以及产品质量保障等方面具有重要意义。开发具备快速响应、高灵敏度的水分传感器，有助于提升相关领域的技术水平，强化质量控制体系，并实现节能降耗。然而，在ppb级别极低浓度下，水分子信号极其微弱，其强极性和吸附性也显著降低了传感器的响应与恢复速度，难以满足工业场景中对实时检测的要求。此外，复杂的环境干扰，如温度波动及背景物质的交叉影响，也对传感器的长期稳定性与准确性构成挑战。同时，高性能材料的制备流程繁琐、成本高，限制了此类传感器的大规模应用。
针对上述问题，研究团队采用一步水热合成方法，成功合成了一种具有双色荧光特性的MIL-101-NH2（Eu）金属有机框架材料。该材料不仅有效排除了环境及常见有机溶剂的干扰，还可通过观察痕量水引起的荧光颜色变化实现可视化检测。研究中将Eu3+等镧系金属离子与BDC-NH2配体引入MOF结构，利用天线效应增强了红光发射。同时，配体与水分子之间的相互作用促进了分子内电荷转移，从而抑制了天线效应，使蓝光信号得以显现。这使得该传感器在痕量水检测中展现出极低的检测限。
在此基础上，研究人员进一步将该MOF材料与羧甲基纤维素结合，通过原位生长方法构建出一种高性能的MOFs@纤维素纳米纤维膜传感器。该传感器在痕量水分检测中表现出优异的灵敏度、快速响应及可视化荧光特性，具备广泛的应用潜力。
值得一提的是，研究团队还将深度学习算法引入传感器数据处理流程中，进一步提升了检测精度和系统稳定性，为智能传感系统的设计提供了新思路。该研究为开发具有可调光学性能的多功能纳米纤维传感器提供了环保、高效且经济的技术路径，未来有望在环境监测、产品防伪以及智能穿戴等领域发挥重要作用。
本研究由副研究员林丹担任第一作者，蒋长龙研究员为通讯作者。项目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资助。
图1. 镧系荧光MOF材料的合成路径及其结构表征
图2. MOFs@纤维素荧光膜在固体药物储存、室内湿度监测与管道运输中的应用演示
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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