甲醇是煤炭、石油、化工和天然气等领域的有毒有害气体之一，威胁着相关行业从业人员的身体健康。面对其在复杂空气组分监测困难的问题，我院新能源材料团队与中国矿业大学职业健康研究院携手合作，采用原位溶液方法，将稳定性好的金属氧化物包覆于CsPbBr3纳米晶表面，合成了CsPbBr3@ZnO纳米晶，并制备成传感器件，结合智能算法，采用特征工程，实现了含有甲醇混合气体中组分和浓度的有效智能识别，传感器从未知混合气体中识别甲醇的准确率为94%。同时传感器响应速度快（10 ppm甲醇的响应/恢复时间为3.27/3.11 s），检测限低（1 ppm），功耗低（室温工作），有助于复杂环境中甲醇的快速识别。随后，研究团队基于第一性原理计算，提出了多组分气体识别机理。相关成果以论文“Machine Learning-Assisted Sensor Based on CsPbBr3@ZnO Nanocrystals for Identifying Methanol in Mixed Environments”发表于传感器领域国际顶级期刊《ACS Sensors》。该期刊最新影响因子为9.618，位于中科院一区（升级版）TOP期刊、JCR Q1，这是我校首次在该国际权威传感期刊上发表文章。我校安全学院博士生轩吴凡为该成果第一作者，材料与物理学院教师顾修全、黄胜和安全学院郑丽娜教授为共同通讯作者，中国矿业大学为唯一通讯单位。
图1 CsPbBr3@ZnO纳米晶物化表征
图1 甲醇智能传感器监测流程示意图
新能源材料团队长期致力于新能源材料、智能传感与安全预警领域研究，面向新能源、煤矿、石油和天然气等安全工程主战场，研究新型传感技术及智能传感系统、光伏器件、氢能、锂电、锂离子电池火灾监测预警系统与灭火处置理论及方法。
原文链接： https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acssensors.2c02656
