超越原生 MOF：重新定义 MOF 杂化材料在智能环境监测中的传感潜力

《TRAC-TRENDS IN ANALYTICAL CHEMISTRY》：Beyond Pristine MOFs: Redefining the Sensing Potential of MOF Hybrid Materials for Smart Environmental Monitoring

　　

•讨论了基于MOF杂化传感系统的最新进展。•深入分析了决定传感器性能的结构-性能关系。•研究了电化学、场效应晶体管、光学、化学电阻式和光电化学传感系统。•强调了AI赋能传感、分布式监测和全生命周期可持续性作为新兴方向。

**引言**

快速的工业化、城市化及农业扩张显著增加了有害污染物向生态系统的排放，对人类健康构成严重威胁[1]。新兴污染物，包括挥发性有机化合物（VOCs）、有毒气体、重金属离子（HMIs）、农药、抗生素和持久性有机污染物，频繁在水、空气和土壤生态系统中被检测到[2]，[3]。这些污染物具有毒性、生物蓄积潜力、长期持久性及抗自然降解特性，通过长期环境暴露对水生生物、食品安全和人类健康构成严重风险[4]。传统分析技术，包括基于色谱和光谱学的方法，虽然提供了高灵敏度和选择性，但往往需要精密仪器、高运行成本和大量样品制备[5]。因此，对能够在复杂条件下进行实时监测的快速、经济高效、便携且精准的传感平台的需求日益增长。为克服这些局限性，先进传感技术作为经济高效、便携且高灵敏度的环境分析替代方案，受到了特别的关注。

纳米技术和功能性纳米材料工程的最新进展加速了下一代传感平台的开发，使其能够以增强的灵敏度、选择性和低检测限检测痕量污染物[5]。特别是，采用碳纳米结构、半导体材料和多孔杂化材料的先进纳米材料传感器在信号转导效率和分析物识别性能方面展现出了显著的提升[6]，[7]。在这些材料中，金属有机框架（MOFs）凭借其可调的孔结构、高比表面积和化学可及位点，促进了分析物吸附和分子相互作用，已成为引人注目的传感平台。尽管具有引人注目的结构和化学特性，原始MOFs在传感应用中面临若干内在局限性，包括低电导率、微孔结构中受限的质量传输、有限的机械可加工性、不充分的信号放大以及在复杂环境基质中有限的分子特异性[8]。这些局限性可能阻碍高效的电荷传输、快速分析物扩散、器件集成和可靠的信号产生，尤其是在微型化和便携传感平台中。因此，MOF杂化提供了一种合理的途径来克服这些局限性，通过整合互补功能组件同时保留MOF框架的吸附和识别能力[9]。据此，MOFs已与MXenes[10]、金属氧化物（MOs）[11]、共价有机框架（COFs）[12]、次级MOFs[13]、碳纳米管（CNTs）[14]、石墨烯[15]、导电聚合物（CPs）[16]、金属纳米粒子（MNPs）[17]、量子点（QDs）[18]、水凝胶[19]以及生物受体功能化[20]进行了整合。此类杂化架构将MOF介导的分析物富集与增强的电荷转移、催化活性、机械集成和分子识别相结合，从而扩展了环境传感的设计空间。

MOF杂化系统将MOFs的选择性吸附能力和分子筛分特性与纳米材料优越的电导率、光学响应性和表面反应性相结合，从而实现了高灵敏度和高选择性的检测[21]，[22]。特别是，基于MOFs的杂化系统在下一代环境传感技术中展现出了巨大的潜力，包括便携式即时检测设备、可穿戴传感器、基于场效应晶体管（FET）的传感器以及智能物联网（IOT）赋能的实时监测系统[23]，[24]。MOF功能化杂化材料已成为一种快速发展的、有前景的策略，用于应对环境监测和可持续传感技术中当前面临的挑战[25]。此外，MOF杂化系统可调的电子和光学特性使其能够应用于多种传感模式，包括FET[26]、电化学[27]、光电化学（PEC）[28]、荧光[29]和化学电阻式[30]传感系统。

几篇最近的综述报道了该领域的进展，主要侧重于原始MOFs、特定传感平台或特定杂化系统。例如，Naghib等人综述了用于监测环境基质中药学污染物的MOF功能化纳米材料杂化系统，特别强调电化学传感平台[21]。类似地，Wachholz Junior等人综述了将MOFs与导电聚合物结合用于环境监测的先进杂化材料，主要关注电化学传感应用[16]。最近，Gao等人对用于环境传感的工程化MOF基材料提供了全面综述，涵盖了框架工程、功能化、复合改性、传感参数以及多种转导机制，包括荧光、电化学、光电化学和化学发光方法[31]。更近期，Elagamy等人对MOF杂化改性策略进行了全面综述，涵盖了合成后修饰以及与聚合物、纳米粒子、碳基材料和其他多孔框架的集成，及其结构设计和在污染物传感中的应用[32]。这些综述为理解基于MOF的环境传感提供了重要基础，但主要侧重于特定污染物类别、杂化材料组合和工程化MOF改性策略。尽管取得了这些进展，但涵盖多种MOF杂化架构的统一评估——包括其传感机制、界面相互作用、分析性能以及环境监测中的实际适用性——仍然缺乏。

在本综述中，采用整合视角，批判性地审视了MOF杂化材料从多功能材料到先进环境传感平台的演进，重点关注结构-界面-性能关系及其对分布式环境监测的意义。本综述并非对基于MOF的传感器进行描述性综述，而是系统性地关联杂化架构、界面相互作用、传感机制和分析性能，以阐明如何通过合理的杂化克服原始MOFs的内在局限性。首先讨论了MOF杂化材料的基本性质、合成策略和功能特性，随后对FET、电化学、PEC、荧光、比色和化学电阻式传感机制进行了批判性分析。特别强调了MOFs与互补功能组件之间的协同相互作用，这些相互作用调节分析物相互作用、电荷转移、分子识别和信号放大。随后从灵敏度、选择性、检测限（LOD）、稳定性和实际适用性角度评估了检测VOCs、有毒气体、HMIs、农药和抗生素的最新应用。最后，批判性地评估了涉及AI辅助传感、多功能和多分析物平台以及分布式环境监测的新兴方向，同时讨论了实际样品分析、基质效应、重现性、可扩展性、可持续性和长期稳定性方面的挑战。这种结构-界面-机制-性能框架为将MOF杂化材料推向智能化、便携式和现场部署的环境传感技术提供了设计导向的见解。

**章节摘要**

**数据来源和选择标准**

利用Scopus数据库进行了结构化文献检索，以识别关于基于MOF的杂化材料及其在环境传感中应用的相关研究。检索覆盖了2016年至2026年发表的文献，使用关键词组合包括"金属有机框架"、"MOF复合材料"、"基于MOF杂化传感器"、"MXene/MOF"、"金属氧化物/MOF"、"共价有机框架/MOF"、"MOF-on-MOF"、"碳纳米管/MOF"、"石墨烯/MOF"、"金属纳米粒子/MOF"等。

**MOF杂化材料的制备策略**

将MOFs与功能性纳米材料整合已成为克服原始MOFs固有局限性（包括电导率差、稳定性不足和功能有限）的有效策略[45]。据此，开发了多种杂化系统以引入互补的物理化学性质并增强界面相互作用。所得杂化材料可提供增强的电荷传输、分析物可及性、结构稳定性和信号

**用于传感的MOF杂化材料**

基于MOF的杂化材料因其作为多功能传感平台而受到越来越多的关注，因为杂化将MOFs固有的孔隙率和分子识别能力与功能性纳米材料的互补性质相结合，包括增强的电荷传输、催化活性、光学响应和结构稳定性。这些杂化系统不仅克服了原始MOFs的内在局限性，还能实现多模态传感架构，具有

**MOF杂化传感器的传感策略和转导机制**

环境传感涵盖对空气、水、土壤和食物基质中化学、生物和物理污染物进行定性和定量检测与监测。这对于识别痕量污染物、评估暴露风险以及支持及时的环和食品安全决策至关重要[185]，[186]。污染的日益加重，每年导致约900万人过早死亡，凸显了对传感平台的需求

**挥发性有机化合物传感**

包括苯、甲苯和甲醛在内的挥发性有机化合物是空气污染的重要贡献者，因其致癌性和毒性而构成严重健康风险。MOF杂化传感器对VOC检测尤为有效，因为它们具有高吸附容量和可调的孔结构，允许基于尺寸排阻和化学亲和力的选择性捕获气体分子（图20）。MOFs中存在的功能配位促进了特定的

**AI赋能的MOF杂化设计**

人工智能（AI）与MOF杂化传感技术的融合正在重塑先进分析平台的格局。除了加速材料发现之外，AI已成为MOF杂化传感系统合理设计、优化和部署的变革性工具[277]。机器学习（ML）、深度学习和大语言模型（LLMs）的最新进展使得数据驱动地探索复杂的结构-性能-性能关系成为可能

**MOF杂化传感器的发展趋势**

MOF杂化传感器的快速评估日益受到跨学科创新的驱动，整合了材料科学、数据分析和器件工程。近期的趋势侧重于增强传感器的智能化、微型化、便携性和多功能性，以满足实时环境监测日益增长的需求[19]。纳米技术的进步使得精确工程化MOF杂化界面成为可能，从而改善了灵敏度、选择性

**可持续性与全生命周期考量**

MOF杂化传感器的可持续性评估应超越其分析性能，考虑材料合成、杂化制备、传感器运行、再生和最终处置管理与环境、能源和资源需求相关的方面[19]。尽管MOF杂化架构可以改善灵敏度、选择性、响应动力学和传感器寿命，但其整体环境效益取决于设备全过程中使用的材料和工艺

**结论与未来展望**

MOF杂化材料已成为一类多功能传感材料，将MOFs的结构可调性、高比表面积和分子识别能力与互补材料的电学、光学、催化和功能性质相结合。如本综述全文所讨论，与MXenes、MOs、COFs、次级MOFs、CNTs、石墨烯、CPs、MNPs、QDs、水凝胶和生物受体的整合可以改善分析物富集、电荷转移、信号转导、灵敏度、

**CRediT作者贡献声明**

Duraisamy Elango：写作——审阅与编辑，写作——初稿撰写，数据整理，概念构思。Velu Subash：调查研究，形式分析，数据整理。Utaiyachandran Manojkumar：写作——初稿撰写，调查研究，数据整理。Satrio Kuntolaksono：验证，调查研究，形式分析。Palaniyappan Jayanthi：验证，调查研究，形式分析。Mohanam Nithyalakshmi：写作——初稿撰写，调查研究，数据整理。Velu Manikandan：写作——审阅与

**未引用参考文献**

[79]，[223]，[246]，[252]，[268]。

**数据可用性**

支持本研究结果的数据可向通讯作者合理索取。

**利益冲突声明**

? 作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文所报告的工作。

**致谢**

本研究得到IITP（信息与通信技术规划与评估院）-ITRC（信息技术研究中心）资助，由韩国政府（科学与信息通信技术部）资助（IITP-2026-RS-2024-00438288），并得到庆尚北道RISE（区域创新体系与教育）项目资助，区域成长创新LAB单元。（2026-rise-15-105）。本研究得到科技部资助的Brain Pool项目支持。

Duraisamy Elango|Velu Subash|Palaniyappan Jayanthi|Mohanam Nithyalakshmi|Utaiyachandran Manojkumar|Satrio Kuntolaksono|Velu Manikandan|Kwang Soup Song