激光诱导石墨烯中的协同机制:结合表面增强拉曼光谱与电化学方法以实现增强的双重传感功能
《ACS Applied Nano Materials》:Synergy Mechanisms in Laser-Induced Graphene between Surface-Enhanced Raman Spectroscopy and Electrochemical Methods for Enhanced Dual Sensing
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时间:2026年05月09日
来源:ACS Applied Nano Materials 5.5
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开发具有选择性和灵敏度的化学传感器以检测污染物是一项具有挑战性的任务,尤其是在存在具有相似分子结构的干扰物的情况下。电化学(EC)和表面增强拉曼光谱(SERS)传感器被广泛使用,尽管它们存在一些缺点。然而,将这两种方法集成到
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开发具有选择性和灵敏度的化学传感器以检测污染物是一项具有挑战性的任务,尤其是在存在具有相似分子结构的干扰物的情况下。电化学(EC)和表面增强拉曼光谱(SERS)传感器被广泛使用,尽管它们存在一些缺点。然而,将这两种方法集成到一个平台上可能会克服这些缺点。到目前为止,大多数研究都集中在基于 EC 的 SERS 检测上,从而没有充分利用 EC-SERS 的全部能力。激光诱导石墨烯(LIG)技术开发了一种经济高效且一步制得石墨烯电极的方法,该技术在 EC 传感器中得到了广泛应用,但在 SERS 中的应用则非常有限。在这里,我们旨在通过开发一个双传感器平台对 4-硝基酚(4-NP)进行检测,该平台使用了沉积有等离子体银纳米结构的 LIG。EC 粗化处理和电极极化显著增强了 SERS 响应。通过连续的 SERS-EC-SERS 测量克服了 EC 方法的选择性问题,使得能够在含有相似分子的溶液中检测到 4-NP,这是之前报道的一个关键问题。这两种方法都表现出良好的检测和量化 4-NP 的能力,并表现出不同的响应模式。这项研究为利用 EC 和 SERS 的协同作用,在复杂的化学环境中实现高选择性的分子检测提供了实际的方法。
引言
环境中污染物浓度的增加,加上它们浓度的空间和时间变化,需要能够进行实时测量且需要最少人工干预的传感器。传统的分析方法,如色谱法或质谱法,通常是基于实验室的技术,成本高昂,需要复杂的样品预处理程序、较长的检测时间以及经验丰富的人员。在这方面,电化学传感器(EC)(1-3)是检测不同介质中复杂目标的有希望的替代方法,且所需的预处理程序较少。然而,选择性问题和对反应机制的了解不足(4)限制了它们的应用。例如,在使用 EC 检测 4-NP 时,已经报告了与含有类似官能团的有机分子(如 2-NP 和 3-NP)的干扰。(5-7)SERS(8-10)提供了选择性的分析,甚至可以区分相似的官能团。它的优势在于无需任何样品预处理即可用于实时测量。然而,SERS 检测的挑战在于缺乏定量能力、需要确保目标分子对 SERS 电极的亲和力,以及复杂的制备过程(11-13),这些限制了 SERS 的实际应用。
基于 EC 和 SERS 的双传感器平台可以克服这些限制。SERS 提供了高选择性,而 EC 方法则提供了对氧化还原活性分子的敏感定量。(14,15)EC-SERS 研究主要采用了两种方法。最常见的是 EC 辅助 SERS(12,16),其中利用 EC 施加的电位来增强 SERS 信号。这种增强是通过电极预处理或极化实现的,调整了分子的亲和力和取向,并消除了干扰物质。(17)这些效应可以解决影响 SERS 信号的表面的不均匀性问题。(18)不太常见的方法是 SERS 辅助 EC,其中 SERS 用于理解分子吸附(19)、电沉积(20)、聚合(21)和氧化还原过程(22),或者用于检测电化学上不活跃的目标分子,如血红素分子(24)。在这项工作中,我们专注于真正的双重检测,利用 EC 和 SERS 之间的互补性来实现对分析物的敏感和选择性检测。在之前的研究中(25),在商业丝网印刷金电极上同时进行了 CV 和 SERS 测量,以检测两种不同的药物。通过安培法和 SERS 检测,在金电极上沉积的银上检测到了一个氧化还原活性代谢物核黄素。(26)其他值得注意的工作包括用于检测核糖核酸的类似爆米花状的金薄膜(27)和用于中风生物标志物的 Au@Ag 核壳修饰电极(28)。虽然这些工作使用了贵金属来实现等离子体增强,但石墨烯(一种具有 sp2 杂化的二维碳同素异形体)提供了一种有趣的互补方法。石墨烯具有优异的分子吸附能力、高表面积和电荷转移能力、抑制光致发光效应以及消除荧光背景等优点,使其适用于 EC 和 SERS 应用。(29,30)
关于 EC 传感器,通常通过不同的方法将石墨烯用作功能化材料来修饰电极。(31)在 SERS 中,已知石墨烯可以提供化学增强作用(32),尽管其增强强度低于等离子体系统,因为石墨烯缺乏对 SERS 中拉曼信号增强有强烈贡献的电磁增强作用。(33)因此,为了克服低灵敏度的限制,石墨烯经常与等离子体纳米材料(通常是金或银)集成在一起。(34)虽然传统的石墨烯制备方法成本高昂或缺乏可扩展性(33),LIG 技术通过室温下在柔性基底上一步合成石墨烯来克服这些限制。LIG 是一种二维多层材料(35),具有高度缺陷性,并展现出高表面积和良好的电化学活性。(36,37)在 SERS 中,LIG 的高表面积和三维纹理为金属纳米结构的有效对接和目标分析物的吸附提供了许多位点。(38)Mu 等人开发了用预先合成的 Ag 纳米粒子修饰的 LIG,用于检测河水中的低浓度三聚氰胺和盐酸 difloxacin。这种检测主要基于 EC 辅助 SERS 方法,其中确定了最佳电位以最大化 SERS 增强效果。(39)Juang 等人展示了 LIG 作为独立 EC 和 SERS 传感器的潜力,通过沉积金纳米粒子来检测尿酸。(40)其他值得注意的工作使用了基于银和 LIG 的系统进行葡萄糖的 SERS 检测(41)、过氧化氢的电化学检测(42)以及超级电容器和葡萄糖传感器系统(43)。除了实现良好的检测效果外,这些工作还突显了基于银和 LIG 的材料系统在 EC 和 SERS 检测方面的潜力。尽管最近的报告展示了用等离子体系统修饰的 LIG 在复杂介质中检测分析物的能力,但尚未系统地探索双重 EC-SERS 方法来解决 EC 传感器的根本问题,即电极表面的非均匀性和 SERS 检测中信号强度低的问题。
在这项工作中,我们通过系统研究 EC 和 SERS 之间的相互作用来优化它们互补性的利用,以便共同实现高性能的双模式检测。这项研究使用 LIG 作为 EC 和 SERS 的电极,利用其出色的电气和化学性质,如高电子转移率、高表面积以及 SERS 信号的化学增强作用。另一个目标是首次探究 LIG 对 EC-SERS 双重检测的贡献。作为分析物,我们使用 4-NP 作为示例目标分子,它是农药的降解成分,在 EC 和 SERS 中都表现出反应性。我们提议通过原位电沉积 Ag 分形结构来修饰 LIG,并研究电化学粗化对增强 EC 和 SERS 响应的效果。我们研究了施加的 EC 电位对 SERS 光谱及其互补性的影响。目的是提供一种基于这两种方法的分析物定量工作流程,其中 SERS 提供化学鉴定,以弥补 EC 定量分析中的盲点,从而在复杂介质中实现可靠的分析。
实验部分
化学品
所有化学品均为分析级,无需进一步纯化即可使用。二碱基七水合磷酸钠和一碱基一水合磷酸钠、硝酸银(AgNO3)、氯化钾(KCl)、4-NP、3-硝基酚(3-NP)、2-硝基酚(2-NP)、4-乙酰胺酚(4-Act)和亚硝酸钠均从德国 Merck 购买。110 微米厚的 Kapton 片材从德国 DuPont 购得。
使用的仪器
所有电化学测量均使用德国 EKTechnologies 公司生产的商业电位计 PalmSens4 进行。LIG 电极是由 CO2 激光系统(Epilog Mini 24)制造的,波长为 10.6 微米。拉曼测量使用德国 MetrOhm 公司的 Raman Plus 532H 激光器进行,波长为 532 纳米,焦斑尺寸为 3 微米。扫描电子显微镜(SEM)成像使用美国 FEI 公司的 Nova NanoSEM 200 显微镜进行。
实验方法
使用 4 W 的激光功率、30 mm s–1 的扫描速率和 1200 DPI 的分辨率制备 LIG 电极。三电极模式包括一个 LIG 工作电极、一个对电极和一个作为伪参比电极的银浆。使用绝缘胶带作为钝化层。图 1 显示了用于 EC-SERS 分析的 LIG 电极的制备方法。
图 1
图 1. LIG 电极的逐步制备方法,包括 a) Kapton 片材,b) 应用掩模并通过激光切割掩模制作接触电极和参考电极,c) 在激光切割区域上涂抹银浆,d) 用激光蚀刻石墨烯作为工作电极和对电极,e) 应用钝化层,f) LIG 电极的示意图及其尺寸。
在高分辨率图像下载 MS PowerPoint 幻灯片中,通过在 0.01 M 硝酸银(AgNO3)和 0.1 M 氯化钾(KCl)溶液中施加恒定电位 -0.8 V 10 秒,在 LIG 电极上电沉积 Ag 纳米结构(NS)。通过进行 5、10 或 15 次 CV 循环(从 -0.3 到 0.6 V,扫描速率为 0.1 V s–1)来实现 EC 粗化。拉曼和 SERS 分析在最大功率的 10%(30 mW)下进行,并且积分时间为 30 秒。所有 4-NP 和干扰溶液(2-硝基酚(2-NP)、3-硝基酚(3-NP)、亚硝酸盐、4-乙酰胺酚(4-Act)均制备在 pH 为 7 的 0.1 M 磷酸盐缓冲液(PBS)中。
结果与讨论
原始和改性 LIG 的 SEM 和拉曼表征
图 2 显示了原始 LIG 的结构和光谱特性。图 2a 中的 SEM 图像显示了聚酰亚胺基底激光照射后形成的典型多孔三维石墨烯网络。这种形态由相互连接的石墨烯片和薄片组成,这是通过快速光热碳化聚合物生成的 LIG 的特征。这种分层多孔形态显著增加了有效表面积,有利于 EC 和 SERS 传感应用。
图 2
a) LIG 的 SEM 图像,b) 在七个不同 LIG 表面上获得的拉曼光谱,插图显示了 c) 0、d) 5、e) 10 和 f) 15 次粗化循环后沉积银的 SEM 图像。
在高分辨率图像下载 MS PowerPoint 幻灯片中,适用于理想条件下的 7 个 LIG 表面获得了拉曼光谱。对于每个表面,在不同位置进行了五次测量以评估表面均匀性,图 2b 显示了相应的光谱。所有七个表面都显示出石墨碳材料的特征拉曼特征,包括 D 带(约 1350 cm–1),表明存在通过快速热解形成的 LIG 的典型结构缺陷;G 带(约 1580 cm–1)对应于 sp2 杂化碳原子,证实了石墨域的形成;2D 带(约 2700 cm–1)表明形成了多层或少层石墨烯结构。为了量化可重复性和表面均匀性,在基线校正和光谱归一化后计算了 ID/IG 比值。所有表面的值都集中在约 0.8 左右,如图 2b 的插图所示,表明结构无序和石墨有序程度相似。每个表面内的标准偏差相对较小,表明 LIG 的空间均匀性良好。总的来说,结合 SEM 和拉曼分析证实了形成了具有均匀结构特性的多孔多层石墨烯网络,并用沉积的银结构进行了修饰。
图 2c–f 显示了未经粗化和经过 5、10 和 15 次粗化循环后的 LIG 上原始 Ag 纳米结构的 SEM 图像。如图 2c 所示,未经粗化的 Ag 结构沉积在 LIG 网格上。沉积在 LIG 上的 Ag 显示出定义明确的树枝状结构,具有光滑的纹理和各向异性的生长,这是在扩散限制的电沉积条件下通常观察到的特征(44),其中 Ag+ 离子向表面的传输是限速步骤,导致在高表面积区域优先生长并形成分支结构。经过5次电化学(EC)粗糙化循环后,尽管树突结构保持不变,但由于循环过程中发生的局部化蚀刻和重新沉积过程,尤其是在分支末端开始出现纳米级的突起。有趣的是,经过10次循环后,从图像中可以清楚地看到表面的显著变化。可以观察到一种高度粗糙的层次结构,由分布在整个树突骨架上的密集纳米级特征组成。这种形态显著增加了纳米级连接点和等离子体热点的密度,这对于提高表面增强拉曼散射(SERS)性能至关重要。然而,将循环次数进一步增加到15次后,出现了更大更圆的结构,这表明银纳米结构发生了扩散和聚结,导致纳米级特征的减少以及SERS增强效果的潜在下降。总体而言,EC循环通过溶解和在能量上有利的位点优先重新沉积来进行,从而在5次循环时产生纳米颗粒,这些颗粒的密度增加,直到10次循环,并最终在15次循环时粗糙化并聚结成更大的结构。
在对4-NP目标分子的EC和SERS响应分析中,测试了裸露的LIG和四种电极,结果如图3所示。最初,这些LIG样品的EC响应在10^-3 M的4-NP溶液中通过CV和方波伏安法(SWV)进行研究,该范围是4-NP还原发生的区域。裸露的LIG对4-NP的还原催化活性非常低,从图3a和b中的CV和SWV曲线可以看出,峰值电流非常低,还原过电位很高。然而,与裸露的LIG相比,沉积了银的电极的峰值电流有所增加。4-NP还原的峰值电位与之前报道的值相似。粗糙化带来的形态变化对EC响应有显著影响。经过EC粗糙化处理后,峰值电位正向移动至大约-0.5 V,表明粗糙化电极具有良好的电子转移能力。然而,CV技术无法区分经过不同数量粗糙化循环的电极之间的峰值电流差异。图3b展示了在相同4-NP浓度下不同电极的SWV曲线。经过粗糙化处理后,也观察到了向正电位的类似移动,这与CV数据一致。图3c显示了从SWV曲线获得的峰值电流,其中峰值电流是相对于在峰值开始和结束时选择的极值定义的局部基线来确定的。SWV的量化峰值电流显示,从裸露的LIG到沉积后的电极,电流增加了近6倍。经过5次循环的粗糙化处理后,由于纳米级特征的形成,电流值翻倍。然而,尽管在5次和10次循环的电极上观察到了显著的形态变化,峰值电流仍然相同,表明EC增强效果达到了一个平台期。与SEM分析结果一致,经过15次循环粗糙化处理的电极的EC响应降低,这是由于形成了更大的结构,减少了有效的电荷转移表面积。为了确认这一结论,通过铅欠电位沉积方法评估了四种电极的电化学活性表面积。图S1显示了在0.1 M盐酸溶液中溶解的10 mM硝酸铅中进行铅欠电位沉积的CV曲线,扫描速率为0.075 V s^-1。图S1中的峰值电位位置与之前的报告一致。通过积分阳极峰得到的电荷与Pb单层沉积的理论电荷密度之比提供了电极的活性表面积。计算出的表面积分别为3.412、3.76、3.775和3.443 cm^2,对应于0、5、10和15次循环的粗糙化处理,这与观察到的电极对4-NP的响应一致。
在SERS分析之前,研究了经过EC粗糙化处理的LIG和LIG上沉积的银的拉曼光谱。在裸露的LIG、0次、5次、10次和15次粗糙化处理的电极的5个不同位置获得了拉曼光谱,图S2显示了每个表面上五个光谱的平均值。与裸露的LIG相比,经过银修饰后,在特征D(约1350 cm^-1)和G(约1580 cm^-1)带中观察到了明显的增强效应,这与粗糙化循环次数无关。这部分可以归因于银纳米结构引起的局部表面等离子体共振(LSPR)效应以及银纳米结构存在导致的局部光场变化。与EC分析的结果类似,5次和10次粗糙化循环显示出最显著的增强效果,这可能与表面上形成的纳米级特征有关,如图2中的SEM图像所证明的。正如预期的那样,经过15次循环后,由于形成了更大的结构,峰值强度显著降低,这减少了创建热点所需的纳米间隙。
这些电极的SERS响应使用4-NP作为探针分子进行了研究。图S3显示了4-NP的相应拉曼光谱及其相关峰值。与EC分析类似,也在四种电极和裸露的LIG上研究了SERS响应。如图4a所示,粗糙化对SERS光谱有显著影响。测量在同一电极的五个不同位置进行,使用平均光谱来获得每个样本的代表性数据。图4b显示了4-NP分析中常用的几个峰的强度:810 cm^-1处的NO2基团弯曲、850 cm^-1处的C-H ip弯曲和1321 cm^-1处的NO2对称伸展。如图4a所示,裸露的LIG上与4-NP相关的峰无法识别。经过粗糙化处理后,从5次循环到10次循环,可以清晰地识别出峰,并且其强度逐渐增加。如图4b所示,10次循环后获得了最高的强度,这可以归因于表面上银纳米簇的高密度,形成了高度局部的等离子体热点。然而,在15次循环时,与EC分析类似,由于纳米簇的聚结导致纳米级特征的丢失,热点减少,SERS强度显著下降,如图4b中所有特征峰所观察到的。通过在Ag改性的LIG基底上测量的4-NP的SERS强度与在Si上测量的固体4-NP的正常拉曼强度进行比较,估计了大约810 cm^-1处的增强比约为4.5、5次和10次EC粗糙化循环后分别约为9.5和13.3。未经粗糙化的Ag/LIG基底(0次循环)的增强比约为4.5。这些值与SEM观察到的形态演变一致,其中适度的粗糙化产生了高密度的纳米级特征和热点,起到了有效的SERS热点作用,而过度的粗糙化导致聚结和热点密度的减少。需要注意的是,这些值是基于强度的相对增强比,并没有考虑固体4-NP和SERS测量中探测到的分子数量差异。
从上述发现可以得出结论,10次循环粗糙化的电极显示出最高的纳米级特征密度,从而为EC响应提供了高度可及的表面积,并产生了大量的局部热点,导致高SERS灵敏度的产生。因此,在后续分析中,选择10次循环来制备电极,以下简称为纳米结构化的Ag改性LIG(NSAg/LIG)。进行了EDX分析以确认树突物质是否为银,相应的图表显示在支持信息中的图S4中。光谱包括来自LIG的碳和氧峰,以及一组从2.98到3.35 keV的峰,证实了LIG上银的存在。
在操作中的SERS-CV测量中,通过进行操作中的SERS-CV测量来研究施加的EC电位对SERS光谱演变以及4-NP的EC转化的影响。CV在非常低的扫描速率0.003 V s^-1下进行,以匹配获取拉曼光谱(30 s)的积分时间,电位步长为0.1 V。图5显示了分为正向和反向方向的真实CV曲线,并标记了获取SERS光谱的点。在这些标记点处获得的相应光谱分别显示在图6a(正向扫描)和图6c(反向扫描)中。
在从OCP到-1 V的正向CV扫描期间,如图6b所示,4-NP还原的峰在大约-0.5 V开始,并在-0.6 V达到最大值,之后由于电极/电解质界面发生的扩散限制过程,电流下降。4-NP的还原过程涉及3电子转移,将其转化为4-氨基苯酚。在图5a所示的正向扫描中,从OCP到-0.2 V,观察到的峰弱到几乎可以忽略,表明由于能量不足,4-NP难以扩散到表面,因此增强效果差或最小。相比之下,在-0.3 V和-0.4 V,4-NP的指纹峰开始迅速出现,对应于最佳吸附条件和最大的SERS增强效果。在-0.5 V和-0.6 V的峰值电位处,拉曼峰仍然存在,尽管强度较低,表明4-NP通过还原转化为氨基苯酚。在这个电位之后,4-NP的指纹峰开始减弱并最终消失,因为4-NP转化为了具有较弱拉曼特征的产品。分子从表面的脱附和向 bulk 溶液的扩散也可能解释了拉曼信号的消失。在图5b所示的反向扫描中,电流从大约-35 μA增加到零,没有显著的氧化峰,表明4-NP的还原是不可逆的。图5c中的SERS光谱也传达了类似的信息,因为在-0.9到-0.7 V之间没有可见的4-NP特征峰。一些振动特征从-0.5 V开始重新出现,这可能与残留的4-NP重新吸附到表面有关。
在100 μM 4-NP溶液中,评估了裸露的LIG和NSAg/LIG在-0.3 V EC偏压下的性能,如图S5所示。在EC偏压下,裸露的LIG主要显示了碳的典型D和G带以及几乎可以忽略的4-NP峰。与裸露的LIG电极相比,改性电极上的4-NP峰有显著的增强效果,表明NSAg/LIG电极具有高的SERS活性。应用电位在银沉积中的作用通过制备在-0.2、-0.4、-0.6、-0.8和-1 V下改性的LIG来研究,并且每个电位步骤的时间间隔被调整,以确保在沉积过程中消耗相同的电荷量。这五个电极在100 μM浓度的4-NP溶液中进行了测试,并记录了它们的EC-SERS响应。支持信息中的图S6显示了电极的EC-SERS响应。测量包括在电化学偏压下获得SERS光谱,然后进行SWV测量。从图中可以看出,-0.8 V对于沉积来说是最佳的,与其他电位相比,它在SERS光谱中显示出4-NP的相关峰,并且在SWV中电流较大。从-0.2 V的无峰到-0.6 V的113 μA,再到-0.8 V的125 μA,观察到了电化学电流的增加。电位的进一步升高导致峰值电流降至74 μA。同样,在SERS分析中,只有在-0.2和-0.4 V时检测到碳峰。但是,提高电位后出现了与4-NP相关的峰。在-0.8和-1 V时,SERS光谱中的峰强度相似,因此基于电化学响应选择了-0.8 V。
为了评估NSAg/LIG电极对4-NP的双模检测的分析性能,进行了10–750 μM浓度范围内的同时SERS和SWV测量。对于每个浓度,将一滴分析物溶液滴在电极表面,并在三个不同的NSAg/LIG电极上进行了三次测量。首先在固定电位-0.3 V下记录SERS光谱,然后立即进行SWV测量。图6a显示了三个电极在不同浓度下的平均SERS光谱。如3D瀑布图所示,SERS光谱在850–1600 cm–1区域内显示出明确的振动带,对应于4-NP的芳香环模式和对称的NO2伸缩。特别是810 cm–1处的峰强度随着浓度的增加而增加。图6b中相应的校准图显示,峰值SERS强度与log10(浓度)之间存在强烈的对数关系,R2值为0.97。另一方面,图6c中的SWV电化学检测显示阴极峰值电流随浓度明显增加,而背景电解质(PBS)的电流可以忽略不计。图6d中的相应校准图显示,峰值电流随浓度从10到750 μM呈现出稳健的线性增加,R2值为0.976。SERS的低浓度范围及其浓度与峰值强度的对数关系可以归因于由于分析物分子覆盖而无法访问等离子体热点。这导致SERS的峰值强度随浓度升高而降低,这之前已经通过Langmuir型吸附等温线进行了解释。
通过对结构上和功能上相似的分子进行选择性分析,评估了NSAg/LIG传感器平台对4-NP的选择性。2-NP和3-NP是4-NP的异构体,亚硝酸钠具有与4-NP相似的功能基团,而4-Act也具有位于相似位置的官能团,尽管它没有硝基。所有实验都是在4-NP浓度为100 μM和干扰物浓度为1000 μM的条件下进行的。对于每种分析物,在-0.3 V电位下进行SWV测量之前和之后分别获取SERS光谱,并在相同的条件下通过SWV记录电化学响应。图7a显示了SWV测量之前的SERS光谱,图7b显示了在干扰物存在的情况下NSAg/LIG的SWV曲线,图7c显示了EC测量之后的曲线。
为了克服电化学传感器的选择性问题,通过在SWV测量之前和之后获取SERS光谱来进行分析,如图7b中高亮显示的点所示。图7a中的光谱是在测量之前获得的,图7c显示了在仅有干扰物存在时的SWV曲线。图7b中显示了4-NP及其在干扰物存在时的SWV曲线。4-NP的SWV电流从单独时的143 μA显著增加到在2-NP、4-Act和3-NP存在时分别为193、212和352 μA。相比之下,在亚硝酸盐离子存在时记录的电流较低,大约为84 μA。这些偏差从-41%到146%,以及表1中显示的峰电位明显位移表明,如果干扰分子具有相似的结构或氧化还原基团,仅通过电化学检测 lacks 所需的选择性。从表1中列出的峰电位可以看出,亚硝酸盐和3-NP的还原电位几乎与其他干扰物相似。为了更好地理解干扰效应,图S7显示了仅在干扰物存在时的SWV曲线,其中还原峰位于与4-NP相似的电位窗口(-0.5到-0.7 V)内,物种之间的位移很小。这些与4-NP的宽且重叠的峰使得在混合系统中难以通过电化学方法区分各个物种。这也表明,除了峰电流之外,仅监测峰电位不足以识别干扰物对SWV响应的影响。
通过测量SWV曲线之前的SERS光谱,克服了电化学传感器的选择性问题。图7b中的光谱显示了4-NP及其在干扰物存在时的SWV曲线。在2-NP存在时,电流从143 μA显著增加到193、212和352 μA。而在亚硝酸盐离子存在时,电流约为84 μA。这些偏差从-41%到146%,以及表1中显示的峰电位的明显位移表明,如果干扰分子具有相似的结构或氧化还原基团,仅通过电化学检测缺乏所需的选择性。从表1中列出的峰电位可以看出,亚硝酸盐和3-NP的还原电位与其他干扰物几乎相同。为了更好地理解干扰效应,图S7显示了仅在干扰物存在时的SWV曲线,其中还原峰位于与4-NP相似的电位窗口(-0.5到-0.7 V)内,物种之间的位移很小。这些与4-NP的宽且重叠的峰使得在混合系统中难以通过电化学方法区分各个物种。这也表明,仅监测峰电位不足以识别干扰物对SWV响应的影响。
通过提取不同干扰物存在时SWV之前和之后850 cm–1附近峰的强度值进行了进一步分析。这个峰被选为代表NO2基团的弯曲,并且在SWV之前的和之后的光谱中都存在。图S8显示了它们对应的强度和SWV的峰值电流。SWV之前的SERS光谱强度根据干扰物的不同而有显著变化,在2-NP存在时强度增加了4倍。然而,SWV之后,SERS响应变得更加均匀。在所有含有4-NP的系统中,850 cm–1附近的峰强度相对于单独的4-NP分别具有1.21、1.27和1.04的相对值。尽管这些值不完全相同,但与SWV之前的光谱相比它们处于一个狭窄的范围内。只有在含有2-NP的系统中,SWV之后的强度从2300 a.u略微降低到2109 a.u,表明该物种发生了部分还原。然而,由于SERS光谱依赖于分子的取向,SWV之前和之后的2-NP的光谱稳定性表明,这两种分子可能在表面上相互作用而相互阻碍。
为了在更复杂和现实的条件下评估EC-SERS平台的性能,进行了一项混合干扰研究,其中所有干扰物与4-NP同时存在,相关内容可以在支持信息中找到。EC测量之前的SERS光谱显示出由基质中不同物种的贡献共同产生的多个重叠特征。根据表1,可以识别出代表特定分子的个别峰。它还表明,SERS能够识别复杂基质中的目标分子之外的其他物种。SWV测量之后,光谱轮廓发生了显著变化,光谱复杂性显著降低,预SWV光谱中存在的几个特征被抑制。SWV之后的光谱看起来更加均匀且结构更简单,表明EC步骤改变了或减少了多个干扰物的贡献。
总之,结果表明EC和SERS方法之间的协同作用可以在含有相似物种的复杂基质中相互验证并提高选择性。首先,在获取SERS时施加电化学偏压使得能够在基质内清晰地识别干扰物种。顺序的SERS-EC-SERS方法展示了几个关键方面,这对于在未知基质中实现良好的传感器性能至关重要。最初的SERS测量通过它们的光谱贡献识别了基质中存在多个单独的物种。SWV之后的SERS光谱揭示了物种的光谱特征的变化或抑制。SWV之后的光谱中峰的减少或消失证实了EC测量中存在的与干扰相关的问题,这些问题导致了观察到的峰电流的变化。尽管如此,EC测量对于通过这两种方法量化目标分子仍然是重要的,如SERS和SWV之前和之后的光谱强度变化所示。
为了评估基于NSAg/LIG的EC-SERS平台的可重复性,在不同批次制备的五个独立电极上,在固定的4-NP浓度100 μM下测量了EC和SERS响应。如图8a所示,通过SWV获得的五个电极的峰值电流值仅显示出微小变化。窄的误差条表明电沉积和粗糙化过程中的重复性非常好,证明了电子转移动力学和活性表面积保持一致。
相应地,图8b展示了四个代表性拉曼带(810、850、1109、1150和1320 cm–1)的SERS强度分布,这些都是4-NP的特征振动模式。尽管对于约850和约1320 cm–1的峰存在一定程度的信号变化,这是由于SERS固有的热点依赖性所致。然而,在SERS测量中,整体强度是可以接受的,尤其是在通过电沉积过程合成等离子体颗粒时,预期会有较大的偏差。本研究通过结合低峰值电位电流变化以及电极间稳定的SERS(表面增强拉曼散射)强度,验证了该平台的电极间重现性。通过对电极表面七个不同位置进行EC-SERS(电化学辅助SERS)测量,研究了10循环NSAg/LIG基底的空间均匀性。如图8c所示,所有测量点的SERS光谱均表现出一致的峰值位置和光谱轮廓,证实了分析物的均匀吸附和化学稳定性。基于810 cm–1特征峰强度 Quantified的SERS强度变化,其相对标准偏差(RSD)约为17%。这一数值处于SERS基底的典型范围内,反映了由于树枝晶在激光斑点下的取向以及电沉积过程本身导致的局部热点分布的变化。并行获得的EC(电化学)响应曲线几乎完全重叠,峰电流的变化可以忽略不计。图8d插图中显示的峰电流计算RSD约为1.3%,表明无论激光照射是否进行,电极的EC响应都具有可重复性。
通过在同一位置持续进行激光照射,并每5分钟进行一次EC-SERS测量,研究了NSAg/LIG电极的稳定性和结构完整性。图8e中记录的激光照射5、10、15和20分钟后的SERS光谱显示,峰值位置和强度保持一致,没有明显的峰位移或降解现象。相应的EC响应(插图)也保持稳定,表明长时间的激光照射不会引起基底的结构或化学变化。这些结果突顯了银纳米结构的稳健性及其对光热或光化学降解的抵抗力。
图8f进一步通过一系列连续10次测量研究了EC-SERS平台的稳定性,在每次测量前都会移除并重新施加分析物溶液。SERS强度和EC峰电流在所有循环中都表现出相对恒定的值,仅有轻微波动。SERS信号的RSD估计约为7.3%,而EC峰电流的RSD约为3.6%。这表明两种测量方法均具有良好的一致性。这些结果表明,即使在反复使用的情况下,基底也能保持其结构完整性和传感性能,使其适用于实际应用。
为了探索该平台对其他分子类别的适用性,我们在对乙酰氨基酚溶液中进行了EC-SERS测量,不同电位下的相应SERS光谱显示在支持信息的图S10中。根据施加的电位,所有相关的对乙酰氨基酚峰都可以被识别出来,并且强度有所不同。结果表明,该平台适用于检测其他目标分子。
将本研究中开发的双传感器平台与现有的最先进石墨烯-金属基EC-SERS系统进行了比较。如表2所示,大多数研究是使用EC作为辅助手段来增强对不同分子的SERS灵敏度。在其中一项研究中(40),EC和SERS检测是分别通过电极实现的,而不是将它们结合到一个平台中。最相关的研究是参考文献(52),其中在单个平台上使用了EC-SERS,并利用两种方法的协同作用研究了4-氨基硫酚和4-硝基硫酚的电催化反应。然而,所提出的系统并非一个传感平台,而是专注于研究反应机制。而在本手稿中,我们进行了全面的研究,系统地探索了这两种方法所提供的互补性,从而在一个平台上实现了两种方法的同时检测,并获得了良好的灵敏度。
**表2. 最先进的基于石墨烯和金属的EC-SERS应用系统比较**
| 电极 | 方法论 | 目标 | 参考文献 |
|----------------|------------------------------------------|------------------------------------|----------------------------------------|
| AgNP/LIG | EC辅助SERS | 4-氨基苯硫醇 | (39) |
| AuNP/LIG | 单独EC和SERS检测 | 尿毒症毒素 | (40) |
| PANI/RGO/Ag/Cu | EC辅助SERS | 草甘膦 | (53) |
| SPE/RGO/Au@Ag | EC辅助SERS | 塞拉姆 | (54) |
| Au-LSG | EC辅助SERS | 尿毒症毒素 | (55) |
| AgNP/LIG | 通过CV-SERS研究电催化 | 4-氨基硫酚和4-硝基硫酚 | (52) |
| NSAg/LIG | EC和SERS检测;EC辅助SERS和SERS辅助EC | 4-硝基酚 | |
**结论**
在本研究中,我们使用电化学沉积的银和经过粗糙处理的银作为电极材料,全面探讨了EC-SERS作为传感平台的潜力。迄今为止,研究主要集中在EC辅助SERS用于SERS检测或SERS辅助EC以理解反应动态方面,并未充分利用这两种技术所能提供的多种可能性。此外,LIG已经被广泛用作EC传感器的电极;然而,仅有少数研究将其用于SERS应用。我们通过在LIG基底上电沉积银树枝晶结构来填补这一空白。我们研究了银纳米结构在逐步粗糙化过程中的形态演变,并评估了循环对EC和SERS响应的影响。发现10次粗糙化循环后获得了最佳的NSAg/LIG表面,最大化了电化学活性和SERS增强效果。这些电极在微尺度树枝晶结构上展现了纳米级特征,为EC响应创造了较大的表面积和SERS所需的光等离子体热点。经过15次循环后,由于纳米结构的聚集,两种响应都出现了下降。在操作过程中,SERS-CV测量进一步揭示了4-NP的实时电化学转化过程。还原过程中特征振动模式的出现和消失证实了表面分子的改变,并展示了从EC和SERS获得的互补信息。基于分析结果,选择-0.3 V作为SERS测量的合适电位,因为在这个电位下特征峰的强度显著增强。
通过先在-0.3 V下进行SERS测量,然后在同一溶液中进行SWV(电位扫描)测量,实现了双模式检测。SERS在10–500 μM的浓度范围内表现出强烈的对数相关性,而SWV在10–750 μM的范围内表现出线性响应。这项研究最重要的方面是EC-SERS实现选择性检测的能力。通常,当干扰离子与目标分子具有相似结构或含有相同的氧化还原基团时,EC传感器往往会遇到选择性问题。同样,EC对4-NP的响应在类似分子的存在下也会受到影响。然而,通过将SERS分析与SWV曲线前后的光谱测量相结合,可以清晰地识别出溶液中的干扰物。最后,详细研究了所提出的基于LIG的EC-SERS平台的重现性、重复性、耐用性和稳定性。
这项研究的发现具有重要意义,因为它们为开发用于含有相似化合物的复杂基质中的分子诊断分析方法奠定了基础,具有环境和生物医学领域的应用潜力。该工作还展示了LIG作为低成本、易于制造的复杂传感平台替代方案的潜力。后续工作可以探索将其与先进的机器学习算法集成,基于这两种测量方法进行复杂特征提取,从而提高这种双传感方法的定量能力。
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