综述：人工智能技术与FBG和SPR传感器集成在环境健康监测中的新兴趋势

《Materials Science and Engineering: R: Reports》：Emerging trends in the integration of AI technology with FBG and SPR sensors for environmental health monitoring

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）技术与光纤布拉格光栅（FBG）及表面等离子体共振（SPR）传感器融合的最新进展，重点探讨了其在环境健康监测领域的应用潜力。文章详细分析了FBG与SPR传感器的性能优化策略（如通过纳米材料修饰提升灵敏度与选择性），并强调了AI技术在信号处理、模式识别及实时数据分析方面的关键作用，为开发下一代智能传感平台提供了重要参考。

　　

引言

在当今时代，工业空气环境中的毒性物质使得光子传感器在环境健康监测中的重要性日益凸显。全球变暖、空气污染、饮用水污染以及自然资源耗竭等环境因素的恶化，对公众健康构成了严重威胁。开发一种能够提供稳定传感响应、无干扰操作并实现实时监测的生物光子传感器，是一项重大挑战。实现无标记检测和便携性更是给科学界带来了额外的难题。尽管市场上有多种传统传感器能够高精度测量目标分析物，但其成本高昂且需要大量样品。近年来，纳米材料与光纤传感器的结合极大地提升了传感器的性能，包括灵敏度、选择性、响应时间、重复性和检测限（LOD）。

传感器简介

高性能传感器需具备出色的灵敏度、选择性、响应速度、重复性和可逆性。光子传感器的波长灵敏度定义为波长变化量（Δλ）与折射率（RI）变化量（Δn）之比，即 S_λ = Δλ/Δn，单位为纳米每折射率单位（nm/RIU）。光纤传感器因其实时监测能力、多路复用特性以及在危险环境中的适用性，正逐渐取代电子传感器。本综述重点关注两种类型的光纤传感器：光纤布拉格光栅（FBG）和表面等离子体共振（SPR）传感器。

FBG传感器

FBG传感器的制造需要先进且昂贵的设备，并且需要经过专门培训的专业人员。但其技术优势在于，可以利用波分复用技术轻松在单根光纤上刻写多个传感器。FBG技术在理论和实践方面都已十分成熟，在飞机、风力涡轮机、火车、汽车等工业领域需求巨大。然而，传统的解调技术受限于高噪声信号比和复杂的信号模式，导致数据解读不准确。机器学习方法，如支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN），被用于建模传感器数据与输入信号之间的关系，从而提高了解调精度。例如，动态回归方法可用于解决FBG传感器中的温度漂移引起的滞后误差，能将滞后误差导致的测量不确定性降低70%。Zeeshan等人的研究表明，AI与FBG传感器的结合具有巨大潜力。

SPR传感器

SPR是一种强大且有效的工具，具有高灵敏度、无标记监测、可靠性和实时测量能力等独特优势。其挑战在于如何获得长期稳定的等离子体效应，因为传感表面的粗糙度会随时间影响性能。研究人员正尝试将SPR效应与溅射技术相结合，以获得坚固的波导图案，从而改善传感器的长期稳定性。Kretschmann配置是广泛用于产生等离子体波的方法，即在玻璃或光纤基底上涂覆纳米级金属薄膜（如金、银、铜、铂等），形成金属-电介质界面。金（Au）和银（Ag）纳米颗粒（NPs）因其高介电常数和大量自由电子而备受青睐，有助于实现更快的局域化和等离子体模式传播。金由于其与不同纳米材料的相容性、化学稳定性以及在基底上的可行功能化，成为最有趣的传感材料。

AI与传感器集成的新兴趋势

传统光纤传感器存在交叉敏感性和对特定应用的选择性问题。通过蚀刻/弯曲/锥削或涂层对传感表面进行修饰是改善性能的常用方法。将AI与FBG和SPR相结合，可以在不同条件下提高传感器的准确性、适应性，并改善信号干扰分析。AI技术为处理复杂数据、增强信号解读以及克服非线性干扰和测量范围限制提供了有前景的解决方案。对光纤传感器系统采集的海量数据进行实时分析是一个主要挑战，短时记忆网络（STM）等衍生神经网络能有效分析时序数据。集成框架展示了从传感层（FBG和SPR监测空气、水、土壤质量、农药残留和微生物活动）到数据采集、AI集成风险评估、云计算存储，最终实现决策与预警的系统流程。这种结合有望实现实时、预测性和可持续的监测解决方案，加速智慧城市、清洁环境、安全食品系统和先进医疗技术的实现。

应用领域

FBG和SPR传感器作为强大可靠的技术，其应用范围广泛，主要涵盖四个代表性领域：

1. 1.
   环境监测：精确追踪重金属、污水污染物、空气质量和湿度，确保可持续的环境管理。
2. 2.
   医疗保健：SPR传感器高灵敏度检测生物分子、生物标志物、农药和病原体；FBG传感器通过监测生理参数辅助物理治疗师进行康复实践。
3. 3.
   食品与农业：通过确保蔬菜、鱼类等产品的质量和新鲜度来保障食品安全。
4. 4.
   结构健康监测：FBG传感器广泛用于评估桥梁、隧道和水下结构的应力、应变和潜在脆弱性，增强基础设施韧性。

具体案例如下：Sharma等人开发了一种集成等离子体材料（Ag NPs和氧化铟锡（ITO））的光纤尿素传感器，实现了对尿素浓度0–160 mM范围的可靠监测，响应时间约10秒，LOD约0.56 mM。Liu等人报道了一种用于监测黄曲霉毒素B1（AFB1）的波柔型光纤传感器，采用四芯光纤与多模光纤（MMF）集成，灵敏度达38.29 nm/nM，LOD约7.12 nM。Mishra等人将FBG传感器嵌入3D打印硅胶脊髓中用于结构健康监测，展示了高应变灵敏度（1.2 pm）和快速的响应速度（20 μs）。

光子晶体光纤（PCF）传感器

近年来，一些研究小组专注于基于光子晶体光纤（PCF）的传感器开发。其特殊的几何设计使其成为传感应用的理想候选者。在PCF中，传感机制取决于特定空气孔（包层区域）作为传感元件的能力。通过化学气相沉积（CVD）技术将金属线和金属NPs填入特定空气孔以形成传感通道。Dong等人展示了多芯PCF SPR传感器，通过优化传感参数（芯径3 μm，金厚度50 nm），在折射率1.37–1.42范围内获得了2427 nm/RIU的灵敏度和LOD约4.12 × 10^?5 RIU。

挑战与未来展望

光子传感器的设计和开发面临响应速度、灵敏度、特异性、稳定性、成本效益和长期可靠性等挑战。解决这些挑战需要多学科合作、材料科学创新、先进的纳米制造、强大的信号处理和改进的集成方法。未来，AI与光子传感器的深度融合将继续推动便携式光学系统、可穿戴技术和实时数据分析的发展。通过集成先进技术与政策治理，这一综合框架不仅增强了环境健康管理，还支持了基于证据的政策制定，创建了一个有韧性和响应迅速的生态系统监测网络。