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新型仿生电子鼻实现VOC高精度检测 分类准确率最高达99%
2025年09月05日 10:37:08
来源：化工仪器网 作者：宋池 点击量：7192
华东师范大学联合团队在《Analytical Chemistry》发表研究，成功开发一种新型仿生电子鼻（RHC e-nose）。该系统通过径向分层传感器阵列与人工智能算法结合，可精准识别挥发性有机物（VOC），在环境监测、医疗诊断等领域具有广泛应用前景。
近日，华东师范大学张闽教授团队联合上海烟草集团有限责任公司吴达研究员和华东理工大学王涛教授，在分析化学领域顶级期刊《Analytical Chemistry》上发表了一项创新研究成果，论文题为《Radial-Hierarchical Chromatomimetic E-Nose for Spatiotemporal VOC Diffusion Mapping》。
该研究提出了一种基于径向分层结构的仿色谱电子鼻（RHC e-nose），通过融合气体扩散物理机制与多任务学习卷积神经网络(MTL-CNN)，实现了对挥发性有机化合物（VOC）的高精度时空识别与分类。
据了解，在室温环境下检测挥发性有机化合物在医疗诊断、食品安全和环境监测等领域有重要意义。而电子鼻技术具备非侵入性、便携性和实时性等特点，已成为一种变革性的气体检测及气味识别解决方案。然而，传统电子鼻系统在实际部署中面临着灵敏度有限、传感器交叉选择性、功耗低和信号漂移等持续挑战。
该项研究的创新之处在于提出了全新的技术路径。研究团队设计了径向对称电极阵列与多层多孔CuP@G传感墨水，构建了仿生分层嗅觉感知系统；利用中央与外围传感器响应差异(Sc/Sp)捕捉VOC扩散梯度，形成独特的"时空指纹"；结合COMSOL模拟与MTL-CNN算法，在烟草产地与等级分类中达到了92%~99%的准确率。
实验结果表明，该系统成功区分了12种VOC、不同浓度的单一组分及二元混合物，并在192个烟草样本中实现高精度分类，展示了在环境监测、食品安全、医疗诊断等领域的广泛应用潜力。研究者还指出，该系统具备模块化、低成本、可弯曲等特性，适用于现场快速检测(POCT)。
研究团队表示，该研究通过物理模型与人工智能的深度融合，为下一代智能电子鼻的设计提供了可推广的范式。未来的研究方向包括扩展数据集以涵盖更广泛的化学物质类别，并基于贡献度分析优化传感器布局，从而进一步提升预测的稳健性。
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