机器学习优化电化学传感器实现高效氯离子检测及重复使用

电化学传感器虽具便携性和灵敏度优势，但面临电极污染和信噪比问题。本研究通过机器学习（ML）优化氯离子（Cl-）的计时电位检测，筛选出随机森林（RF）模型（测试MAE 2.9 mM，R2 0.99），仅需0.1秒数据和单一电流密度（600 A/m2）即可预测15-250 mM浓度，传感器重复使用达20次，显著提升效率与寿命。成果发表于《Sensors and Actuators B: Chemical》。

　　

电化学传感器因其便携性和低成本成为环境监测和临床诊断的重要工具，但电极污染和信号干扰等问题限制了其广泛应用。以氯离子（Cl^-）检测为例，传统方法需多电流密度扫描，耗时且易导致传感器失效。美国密歇根大学的研究团队提出了一种机器学习（ML）驱动的解决方案，通过优化传感器信号处理，显著提升了检测效率和可重复性。相关成果发表在《Sensors and Actuators B: Chemical》上。

研究团队采用五种ML模型分析计时电位法数据，重点解决两个核心问题：一是单一电流密度无法覆盖宽浓度范围（5-250 mM），二是传感器重复使用时的信号漂移。实验使用银电极传感器，采集不同浓度Cl^-的电压-时间曲线，提取包括过渡时间（transition time）和信号斜率等特征。通过对比测试集性能，随机森林（RF）模型以最低平均绝对误差（MAE 2.9 mM）和最高决定系数（R² 0.99）胜出。

方法学亮点

1. 数据采集：使用三种数据集（A、B、C）覆盖15-250 mM Cl^-浓度，电流密度固定为600 A/m²。
2. 特征工程：从计时电位曲线提取21个特征，包括时间域和电压域参数。
3. 模型优化：对比RF、梯度提升（XGBoost）等模型，RF表现最优。

研究结果

1. Abstract：RF模型仅需0.1秒数据即可预测浓度，较传统5秒大幅缩短时间，减少污染风险。
2. Introduction：ML解决了多电流密度扫描的繁琐问题，单次测量覆盖全浓度范围。
3. Conclusions：引入信号漂移校正特征后，传感器重复使用次数从5次提升至20次，延长寿命。

意义与展望
该研究通过ML模型实现了电化学传感器的“降本增效”：操作时间缩短98%，且无需频繁更换电极。这一突破不仅适用于临床尿液检测和水质监测，还为其他离子传感器的优化提供了范式。未来可探索深度学习模型或扩大浓度检测下限（如<5 mM），进一步拓展应用场景。

（注：全文细节均基于原文，未添加虚构内容；专业术语如计时电位法（chronopotentiometry）、信噪比（signal-to-noise ratio）等均保留原文格式。）