综述：氢传感中的人工智能物联网：迈向光学与智能系统

这篇综述系统阐述了氢传感技术的最新进展，重点探讨了纳米混合结构（如Pd/rGO、MOFs）、光学传感（FBG、SPR）与人工智能物联网（AIoT）的融合创新。文章指出，通过机器学习（ML）算法（如CNN、SVM）优化传感器信号处理，可显著提升检测灵敏度（低至0.1 ppm）和抗干扰能力，为氢能源安全监测（如燃料电池、加氢站）提供智能化解决方案。

　　

纳米材料与混合结构：灵敏度的革命

氢传感技术的核心突破始于纳米材料的创新应用。二维材料如石墨烯（graphene）因其超高比表面积成为理想载体，通过负载钯（Pd）纳米颗粒可实现10 ppm级氢检测。还原氧化石墨烯（rGO）与氧化锌（ZnO）纳米纤维的复合结构在150°C以下展现优异稳定性，而石墨烯氧化物（GO）与金属有机框架（MOFs）的杂交材料则在700-35,000 ppm范围内实现9秒快速响应。值得注意的是，钯-钨氧化物（Pt/WO₃）通过光纤布拉格光栅（FBG）技术将检测限压至30 ppm，同时通过波长差分消除温度干扰，展现了纳米结构与光学器件的协同效应。

光学传感：突破电磁桎梏

光学氢传感器凭借其抗电磁干扰特性，在危险环境中大放异彩。光纤传感器利用Pd膜氢致膨胀效应，通过法布里-珀罗干涉仪实现15 ppm检测限；表面等离子共振（SPR）技术则借助金膜倾斜光栅（TFBG）在液态环境中达到0.99 dB/%的灵敏度。更具创新性的是，基于光诱导热弹性光谱（LITES）的传感器结合浅层神经网络，将检测限推至45 ppm，而自组装微瓶谐振器通过PDMS/Pd-WO₃复合材料实现温湿度自补偿。

自供电与无线化：下一代混合机制

前沿研究正突破传统能源限制：基于摩擦电效应的传感器利用PDMS微金字塔阵列，在40,000次机械循环测试中保持稳定输出；超轻气凝胶石墨烯传感器则实现-196°C至300°C宽温域工作，适用于航空航天场景。射频识别（RFID）标签与Pt/rGO的结合更开创了广域无线监测新范式，尽管80°C以上高温仍会威胁电路稳定性。

AIoT赋能：智能感知新时代

机器学习算法正重塑氢传感的数据处理范式。门控循环单元（GRU）神经网络直接从重叠信号中解析混合气体成分，准确率达92.22%；极端梯度提升（XGBoost）模型对ZnO传感器灵敏度的预测误差仅1.14%。深度双神经网络（DDNN）结合Transformer算法，在高湿度环境下实现0.01%超低检测限。最具代表性的是SnO₂-TiO₂/MXene异质结传感器，通过支持向量机（SVM）实现氢/氨双气体精准识别，彰显材料-算法协同设计的巨大潜力。

挑战与展望

当前技术仍面临纳米材料高温不稳定（如Pd氢脆）、MOFs结构高压易坍塌等瓶颈。未来方向包括开发新型二维材料（如MXene）、优化印刷电子制备工艺，以及构建基于深度强化学习的自适应监测系统。随着氢能源在交通、工业等领域的加速渗透，兼具智能诊断（如LSTM故障预测）与零能耗运行特性的传感器，将成为保障氢经济安全发展的关键技术支柱。