“开启”对挥发性有机溶剂/增塑剂敏感的荧光传感器——现状与挑战

《Frontiers in Chemistry》：“Turn on” fluorescence sensors sensitive to volatile organic solvents/plasticizers -perspective and challenges

本研究提出基于荧光turn-on机制的便携式传感器检测环境中的VOCs和塑料izers，克服传统方法的高成本和复杂操作，但需解决选择性、稳定性及复杂基质应用等问题，未来将结合材料工程和AI优化传感器。

　　有机液体，尤其是与水不混溶的挥发性有机化合物（VOCs）和增塑剂，已成为全球范围内的严重环境污染物。这些物质广泛存在于工业生产、交通运输和日常生活中，对人类健康和生态系统构成了长期威胁。随着工业化进程的加快和人类活动的增加，VOCs和增塑剂的排放量也在不断上升，导致空气、水体和土壤污染问题日益严峻。由于这些污染物具有低化学活性和有限的水溶性，其检测往往面临挑战。传统检测方法，如气相色谱法（GC）或液相色谱法（LC），虽然具有较高的准确性和灵敏度，但通常需要昂贵的设备和专业的操作人员，限制了其在野外或现场应用中的可行性。

近年来，科学家们开始探索更为简便、经济且便携的检测方法，特别是在环境监测和生物医学应用中。其中，荧光传感器因其无需复杂仪器、操作简便以及能够实现实时监测等优势，成为研究的热点。特别是“荧光开启”（turn-on）型传感器，能够通过分析物与荧光探针之间的相互作用，实现对VOCs和增塑剂的高灵敏度检测。这类传感器不仅能够减少对实验室设备的依赖，还为环境和健康监测提供了新的可能性。

“荧光开启”型传感器的核心原理在于，当目标污染物与探针材料发生相互作用时，荧光强度会显著增强。这一现象通常与探针材料的物理或化学性质变化有关，例如在溶液中，荧光物质可能因聚集而导致荧光减弱（称为聚集导致荧光淬灭，ACQ），而在特定条件下，如与污染物接触时，荧光物质可能从聚集状态中释放出来，从而产生更强的荧光信号。这种机制使得传感器能够在复杂的环境样本中实现高选择性和低背景噪声的检测。

目前，已有多种基于“荧光开启”机制的传感器被开发出来，用于检测VOCs和增塑剂。例如，某些研究利用导电聚合物如聚（3-己基硫吩-2,5-二基）（PeHT）的特性，通过其在不同溶剂中的溶解度变化来实现对VOCs的检测。当PeHT在良溶剂中时，其荧光强度较高，而当引入不良溶剂时，PeHT会发生聚集，导致荧光信号减弱。然而，当加入特定VOCs（如苯乙烯）时，该物质会优先渗透到聚合物结构中，引起聚合物链的解聚，从而增强荧光信号。这种机制不仅适用于VOCs的检测，也适用于某些增塑剂的识别。

在增塑剂的检测方面，研究人员利用了聚合物纳米颗粒与荧光染料之间的相互作用。例如，一些实验中使用了聚（马来酸酐-1-辛烯）（PMAO）纳米颗粒，其中嵌入了尼罗红（NR）等溶剂敏感性荧光染料。当增塑剂（如邻苯二甲酸二辛酯，DOS或2-硝基苯基辛醚，o-NPOE）进入纳米颗粒时，会改变纳米结构内部的局部极性和分子运动状态，从而增强荧光信号。这种现象可以通过透射电子显微镜（TEM）等技术进行观察，同时也能通过荧光强度的变化来定量分析增塑剂的浓度。

此外，电纺丝技术也被用于制备具有高表面积比的纳米纤维膜，以提高传感器对VOCs的检测能力。这些纳米纤维膜能够与有机污染物发生有效相互作用，其表面的荧光物质在与污染物接触后，会经历部分溶解或解聚，从而产生明显的荧光信号。这种结构不仅能够提高检测灵敏度，还允许传感器在不同浓度范围内保持线性响应，这对于未知浓度的环境样本尤为重要。例如，某些实验表明，这类传感器在检测浓度为200 ppm至1,500 ppm的VOCs时表现出良好的性能。

尽管“荧光开启”型传感器在实验室环境中已经取得了显著进展，但在实际应用中仍面临诸多挑战。首先，传感器的材料设计和工程优化是关键。目前的许多研究集中在提高灵敏度，但对选择性、光稳定性以及在复杂环境中的适用性关注不足。因此，未来的研究需要更加注重材料的鲁棒性和可重复性，确保其在真实环境中的可靠性。其次，针对低浓度污染物（如ppb级别）的检测，需要开发新的预浓缩技术，以提高检测的灵敏度和准确性。

在环境安全和可持续性方面，未来的传感器应尽可能采用绿色、可降解或生物相容的材料，以减少对环境的潜在危害。同时，低成本、小型化和用户友好的设计也是重要的发展方向。例如，结合人工智能（AI）技术，传感器可以与数据库进行比对，从而提高分析的智能化水平。此外，将传感器与微型光学元件（如LED、光电二极管或光纤）结合，有助于开发便携式设备，实现对有毒有机化合物的实时监测。

从设备工程的角度来看，未来的传感器应具备轻便、柔韧和可集成性。例如，通过将荧光检测与微流控系统结合，可以实现更高效的数据采集和处理，从而提高检测的自动化程度。同时，利用数据驱动的方法，如基于机器学习的算法，可以有效补偿环境干扰，提高传感器的稳定性和寿命预测能力。这些技术的融合将推动荧光传感器在环境监测和生物医学领域的广泛应用。

总的来说，尽管“荧光开启”型传感器在VOCs和增塑剂检测方面展现出巨大的潜力，但仍需在材料设计、选择性优化、光稳定性提升以及实际应用环境的适应性等方面进行深入研究。未来的研究应更加关注如何将这些传感器从实验室阶段推进到实际应用，使其能够在复杂、多变的环境中稳定运行。通过不断改进材料性能、优化检测策略以及结合先进的数据分析技术，有望实现对有害有机污染物的高效、准确和实时监测，从而为环境保护和人类健康提供有力支持。