综述：工程化半导体金属氧化物纳米结构用于电池热失控早期预警的化学电阻式气体传感器

本综述聚焦半导体金属氧化物（SMO）气体传感器在锂离子电池热失控预警中的应用，系统阐述了热失控特征气体（如H2、CO、CO2）的产生机制，深入探讨了异质原子掺杂、贵金属负载、异质结构构建和光激发等SMO性能优化策略，并展望了微机电系统（MEMS）集成与机器学习融合的技术前景，为高灵敏度、高选择性气体传感器的开发提供了重要参考。

　　

热失控气体产生机制

锂离子电池在热、电或机械滥用条件下会发生副反应，产生热量和气体导致内压升高。泄压阀开启后气体释放分为初始喷射和主喷射两个阶段：初始喷射气体主要为低沸点电解质蒸气（如碳酸二甲酯DMC、碳酸二乙酯DEC）；主喷射阶段则伴随隔膜熔毁、电极分解等过程，产生H₂、CO、CO₂、CH₄及C₂-C₄烃类气体。其中H₂在35.6°C低温阶段即可检出，早于烟雾产生639秒，具备显著早期预警价值。

半导体金属氧化物传感器原理

SMO气体传感器基于氧离子吸附模型工作：n型半导体表面吸附氧气后捕获导带电子，形成化学吸附氧物种（O₂^-、O^-、O^2-），产生电子耗尽层使电阻增大；当接触还原性气体（如H₂）时发生氧化还原反应，电子回馈至导带导致电阻下降。电阻变化量与气体种类及浓度直接相关。

性能增强策略

1. 1.
   异质原子掺杂：通过稀土元素（如Nd掺杂SnO₂）调控能带结构，使 dimethyl carbonate（DMC）检测限低至20 ppb
2. 2.
   贵金属修饰：Pd纳米颗粒修饰WO₃纳米片使H₂响应值提升至40.63（10 ppm，110°C）
3. 3.
   异质结构构建：ZnO/SnO₂等异质结形成内建电场，加速载流子分离
4. 4.
   光激发调控：紫外光照调控表面吸附氧物种密度，降低工作温度并提升响应速度

特征气体传感性能

• •
  H₂检测：Pd-WO₃、Pt-SnO₂体系在低温段（<100°C）展现高响应
• •
  CO/CO₂检测：In₂O₃基材料通过氧空位调控增强选择性
• •
  电解质蒸气：聚偏氟乙烯（PVDF）粘结剂分解产物可通过分子印迹技术特异性识别

MEMS集成技术

微机电系统（MEMS）技术将传感器尺寸缩减至20 μm-1 mm范围，通过微热板结构实现低功耗（<50 mW）加热。微悬臂梁、微孔阵列等结构可提升气体扩散效率，薄膜沉积（溅射、原子层沉积ALD）与直写技术（喷墨打印、激光烧结）实现SMO材料的精准图案化集成。

机器学习赋能传感

针对多气体交叉干扰问题，传感器阵列结合机器学习算法（神经网络、随机森林）建立特征气体识别模型：

• •
  卷积神经网络（CNN）处理动态响应曲线时序特征
• •
  主成分分析（PCA）降维优化分类边界
• •
  迁移学习解决小样本条件下模型泛化问题

技术挑战与展望

当前SMO传感器仍面临长期稳定性不足、湿度干扰等挑战。未来需突破：

1. 1.
   多级孔道纳米结构设计增强气体扩散动力学
2. 2.
   高通量筛选与机器学习联用加速敏感材料开发
3. 3.
   仿生嗅觉传感系统模拟生物受体特异性
4. 4.
   与电池管理系统（BMS）深度集成实现嵌入式实时监测