川农浙大联合研发新型传感器平台 实现重金属离子实时精准检测

重金属污染尤其是铅、汞污染，始终是环境与食品安全领域的突出难题，痕量的铅（Pb）、汞（Hg）离子即可对人体神经系统造成不可逆的严重损害。长期以来，电感耦合等离子体质谱法等传统检测手段虽检测精度高，但受设备造价昂贵、操作流程复杂、检测周期长等因素限制，难以满足现场快速检测的实际需求，开发高效、便捷、精准的重金属离子检测技术成为行业迫切需求。近日，四川农业大学机电学院与浙江大学的联合研究团队在这一领域取得突破性进展，其研发的基于活性 - 导电层堆叠结构的电化学传感器及配套实时检测平台，成功解决了这一行业痛点，相关研究成果发表于《Chemical Engineering Journal》。

据悉，该研究团队创新设计了活性 - 导电层堆叠结构的电化学传感器 MgFe-LDH@SnO₂/NF，以负载有 SnO₂的泡沫镍作为导电层，在其表面合成 MgFe 层状双氢氧化物构建活性层，并借助氧空位的辅助作用，实现了吸附能力与电子传输效率的双重提升。实验检测结果显示，这款新型传感器展现出卓越的重金属离子检测性能，对 Pb (II) 的检测灵敏度达 417 μA/μM，检测限低至 1.21 nM；对 Hg (II) 的灵敏度更是达到 986 μA/μM，检测限仅 3.7 nM，且二者均拥有 1.1-2.2 μM 的宽线性检测范围，检测指标远优于国家水质标准限值。

为探明传感器高性能的背后机理，研究团队通过密度泛函理论计算与电化学测量分析证实，氧空位与 SnO₂的协同作用是核心关键：氧空位通过降低结合能，显著增强了传感器对重金属离子的吸附能力；而 SnO₂则有效降低了电荷转移电阻，推动电子实现快速传输，二者相辅相成，让传感器的检测性能实现质的飞跃。

在传感器研发的基础上，研究团队进一步构建了一套完整的重金属离子实时检测平台，将新型电化学传感器与自主提出的微型电化学检测网络、深度学习算法及微信小程序深度融合。该平台创新性地通过深度学习完成电化学信号的定性与定量计算，检测得到的 Pb (II)、Hg (II) 污染类别及浓度信息可实时上传至云服务器，并同步至智能手机微信小程序，实现检测结果的可视化展示。在实际水样检测验证中，该平台表现出优异的实用性，检测准确度达 0.98，水样回收率处于 91.6%-106.8% 区间，检测结果与传统精密检测手段 ICP-MS 无显著差异。此外，该传感器还具备出色的稳定性与重复性，10 天内检测响应保持 90% 以上，为其商业化应用奠定了坚实基础。

据了解，该研究还首次开发出 ECDNet-tiny 轻量级神经网络，进一步提升了检测平台的智能化与便携性，同时大幅降低了检测设备的成本，相较于传统检测电极拥有明显的价格优势。业内专家表示，四川农业大学与浙江大学联合研发的这一新型重金属离子检测平台，打造了一套低成本、高效能、智能化的检测解决方案，不仅为铅、汞等典型重金属离子的现场快速检测提供了全新的传感器平台，显著提升了重金属检测的灵敏度、准确性与智能化水平，也为后续关键重金属离子检测技术的优化升级提供了重要的理论与技术指导，在环境监测、食品检测等领域拥有广阔的应用前景。