新型MOF复合纳米纤维传感器研发成功 实现痕量水分的高灵敏实时检测
近日，中国科学院合肥物质科学研究院固体研究所蒋长龙研究员团队在痕量水检测领域取得关键进展。研究团队设计并制备出一种新型MOF复合纳米纤维传感器，实现了对微量水的高灵敏、实时响应检测。相关成果以《基于人工智能数据分析的可逆柔性功能化金属有机框架传感器用于实时痕量水监测》为题，发表于国际权威期刊《化工学报》（Chem. Eng. J., 2025, 526, 170841）。
痕量水分的精准检测在环境监控、工业过程控制和产品质量保障等领域具有核心意义。开发能够快速响应、灵敏度高的水分传感技术，是提升制造水平与确保安全运行的关键。然而，当前技术在低至ppb级的水分检测中面临诸多挑战：水分子信号微弱，极性强且吸附性强，导致响应与恢复速度较慢，难以满足工业对实时性和高精度的需求。此外，环境温度波动和复杂背景干扰也会影响传感器的稳定性和测量精度。同时，高性能传感材料的合成过程通常较为复杂，成本偏高，限制了其大规模应用。
针对上述问题，研究团队采用一步水热合成法成功制备了一种具有双色荧光特征的MIL-101-NH2（Eu）金属有机框架（MOF）材料。这种材料不仅可有效排除环境及有机溶剂的干扰，还能通过痕量水分引发的荧光颜色变化实现目视检测。在MOFs结构中引入镧系金属离子Eu3+与BDC-NH2配体后，Eu3+的红光发射在天线效应下得到显著增强。而配体-水结构的形成则促进了分子内电荷转移，削弱天线效应，从而显现出蓝色荧光。这一荧光传感机制有效降低了检测限。
在此基础上，研究团队将该MOF材料与羧甲基纤维素结合，采用原位生长法构建了高性能的MOFs@纤维素纳米纤维膜传感器。该传感器在检测过程中表现出高灵敏度、可视化荧光响应以及快速响应特性，具有广泛的应用潜力。研究进一步引入深度学习算法，用于数据分析和信号处理，显著提升了检测的准确性与灵敏度，为智能传感系统的开发提供了新思路。
该研究成果不仅为构建功能化纳米纤维传感器提供了一种绿色、高效、低成本的合成策略，也为环境监测、防伪认证及智能穿戴设备等领域的技术升级奠定了基础。
论文第一作者为项目副研究员林丹，通讯作者为蒋长龙研究员。研究工作获得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、室内湿度监测及管道运输系统中的应用示例。
图3.
基于深度学习算法的智能识别系统。
论文原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1385894725116860
来源：https://www.hf.cas.cn/zhxw/jrtt/202512/t20251210_8025273.html