文章重要内容

     蒸腾驱动电动发电机（TEPG）产生电压的过程基于极性溶剂的部分渗透现象，这一过程可以通过选用适当的基底材料来加速；通过区分不同溶剂所产生的不同电压信号，有望实现溶剂的快速检测。基于此设计原理，本文作者开发了一种新型的柞蚕超纤纸电化学传感器。采用耐溶剂的柞蚕丝作为原料，通过绿色环保的自上而下超纤剥离技术和抄纸工艺，制备出多孔、力学性能优异且具有高极性溶剂亲和性的柞蚕丝超纤纸，结合二硫化钼功能单元，成功制备出一种可持续、高灵敏的纸基溶剂检测传感器。采用前馈神经网络构建了溶剂识别模型，实现区分不同溶剂与传感器产生的具有差异性的电信号。所构建的 AI 驱动的柞蚕超纤纸电化学传感器能够准确鉴别化学结构和性质高度相似的溶剂如甲醇、乙醇、异丙醇和去离子水等，在100次的识别测试中，识别准确率为100%。

文章背景

     传统溶剂检测技术如色谱法、质谱法和光谱法虽然精度高，但存在成本高、操作复杂和分析时间长等限制，特别是在需要快速现场检测或连续监测的紧急情况下，这些传统方法无法满足需求。为此研究者开发了基于小分子的荧光、发光和比色传感器，但这些传感器主要针对有机溶剂中的水分含量检测，对其他溶剂的检测常不适用。因此，开发一种快速、准确、成本效益高的化学传感器用于有机溶剂的识别和筛选具有重要意义。

文章概述

     上海科技大学凌盛杰/安徽农业大学郑可团队利用蒸腾驱动电动发电机（TEPG）技术，结合柞蚕超纤纸的优异耐溶剂性能，开发了一种新型的电化学传感器，并结合深度学习技术提高了对溶剂的识别能力，以期在酒精检测、环境监测和化学分析等领域提供更有效的解决方案。

      纸基传感器具有便携性和易于批量生产的优势，但常规纸基材料对溶液的耐受性较差，不适合用于要求较高的溶剂电化学传感领域。因此作者们首先开发了适用于电化学传感器基材的柞蚕丝超纤纸，显示出优异的耐溶剂性能和高极性溶剂亲和性。具体来说，通过甜菜碱/草酸/水体系建立的低共熔溶剂（DES）提取了柞蚕纤维。草酸为氢键供体，甜菜碱为氢键受体，其中丰富的氢键网络，可以破坏柞蚕丝蛋白分子间的氢键，在柞蚕丝蛋白间形成溶剂化层，进而将柞蚕丝纤维的原始绸带状结构逐渐解聚，获得了大部分长度分布在数百微米至数毫米，长径比超过200的柞蚕超纤。溶剂处理后纤维中的β-折叠含量由23.6%增加至42.4%；低共熔溶剂主要影响无定形构象的丝蛋白分子网络，而β-折叠结构由于其高度有序、致密且疏水的特性，在低共熔溶剂处理过程中保持相对稳定。随后，通过简单的纸张抄造方式即可将这些柞蚕丝纤维制备成为超纤纸张作为传感器基底材料。将水热法合成的二硫化钼沉积到柞蚕超纤纸上后，得到了柞蚕超纤纸电化学传感器（图1）。

图1 柞蚕超纤纸电化学传感器的制备方法及结构、形貌表征。

     作者研究了不同溶剂对电压曲线的影响。不同溶剂与传感器接触时，由于其不同的物理化学特性，如黏度、表面张力、电导率、介电常数等，会在传感器表面产生具有差异性的蒸腾驱动电信号。在此基础上利用前馈神经网络构建了一个溶剂识别模型，该模型通过使用甲醇、乙醇、异丙醇和去离子水等溶剂在传感器中产生的电压信号作为训练数据集，训练深度学习模型。作者进一步结合物联网技术，开发了一个在线溶剂识别检测平台，其能够实时收集传感器上的电压信号，并通过电脑端的图形用户界面进行显示和分析。在实际操作中，将待测溶剂滴加到传感器上，传感器产生的电压信号被实时传输至电脑端，输入到深度学习模型中进行处理，最终在用户界面上显示识别结果。通过上述步骤，作者开发的AI驱动的柞蚕超纤纸电化学传感器在100次独立测试中展现了100%的识别准确率（图2），证明了其在快速、准确溶剂检测方面的有效性和实用性。

图2 溶剂识别原理。（a）不同溶剂在传感器产生的电压，（b）用于识别的数据，（c）深度学习模型，（d）图形用户界面，（e）识别准确率和损失，（f）100次测试的结果。

文章总结

       作者开发了一种基于柞蚕超纤纸的电化学传感器，该传感器利用蒸腾驱动的电压信号生成机制，结合二硫化钼作为电能转换材料，实现了对多种溶剂的高灵敏检测。通过前馈神经网络构建的深度学习模型，传感器能够准确识别化学性质高度相似的溶剂，如甲醇、乙醇、异丙醇和去离子水，以及它们的混合溶剂体系。在100次的识别测试中，该AI驱动的传感器展现100%的准确率，显示了其在酒精检测、环境监测和化学分析等领域的应用潜力。此外，研究者还搭建了一个在线检测平台，通过物联网技术实时分析处理传感器电压信号，进一步增强了传感器的实用性和操作便捷性。

引用本文：

孙奕, 吴伟, 文飘, 任婧, 郑可, 高文丽, 凌盛杰.

基于蒸腾驱动的柞蚕超纤纸电化学传感器的设计、制备及其溶剂在线鉴别应用研究.

高分子学报, 2024, doi: 10.11777/j.issn1000-3304.2024.24050

Sun, Y.; Wu, W.; Wen, P.; Ren, J.; Zheng, K.; Gao, W. L.; Ling, S. J..

Design, preparation, and solvent identification application of antheraea pernyi silk paper-based electrochemical sensor.

 Acta Polymerica Sinica, doi: 10.11777/j.issn1000-3304.2024.24050

原文链接：

https://www.gfzxb.org/thesisDetails#10.11777/j.issn1000-3304.2024.24050&lang=zh