中科院智能所等发展出痕量二氧化氮高选择性可视化检测新方法

 中科院智能所等发展出痕量二氧化氮高选择性可视化检测新方法

在国家自然科学基金委海外合作项目“大气污染物氮氧化物和二氧化硫的高选择性可视化检测方法研究”和中科院“百人计划”的支持下，中科院合肥物质科学研究院智能机械研究所王素华、新加坡国立大学黄德建和北卡罗来纳大学Leaf Huang科研团队协同合作，在大气污染物分析检测领域取得重要进展，发展了大气中痕量二氧化氮（NO2）的高选择性可视化检测新方法，检测限达 ppm，符合美国安全环境与健康管理体系（HSE）的标准。

　　二氧化氮是主要的大气污染物成分之一，主要来自于汽车尾气和工业废气，化学性质相对活泼，易与其他污染物发生大气化学反应造成二次污染，诱发细微颗粒物（如PM2.5等）的产生，严重影响空气质量，导致地表水酸化等污染后果。近年来随着我国工业经济的发展，工业废气和机动车尾气的排放逐年增多，其所引起的雾霾现象越发常见，所以开发快速灵敏的大气污染物监测方法对于空气污染的防控具有重要意义。目前由于缺乏便捷特异的检测方法，制约了氮氧化物的有效跟踪和监测控制。

　　研究人员以二氧化氮的现场可视化检测为目标，通过对荧光单体的功能化设计，获得了对二氧化氮具有灵敏性和特异性识别的络合荧光探针，能迅速捕获二氧化氮，生成具有高量子效率的荧光产物。研究人员进一步将这种方法发展成便携荧光传感试纸，在紫外灯照射下，其遇到二氧化氮发出明亮的橙红色荧光，从而实现对二氧化氮的可视化检测。此外，细胞实验表明，该探针可通过脂质体进入细胞，实现对细胞内二氧化氮的成像分析。

　　该研究成果已在《美国化学会志》（Journal of the American Chemical Society，203, 35, pp532−535）上发表。

荧光传感试纸的荧光强度与空气中NO2的含量呈现线性响应关系。