中科院智能所等發展出痕量二氧化氮高選擇性可視化檢測新方法

在國家自然科學基金委海外合作項目“大氣污染物氮氧化物和二氧化硫的高選擇性可視化檢測方法研究”和中科院“百人計劃”的支持下，中科院合肥物質科學研究院智能機械研究所王素華、新加坡國立大學黃德建和北卡羅來納大學Leaf Huang科研團隊協同合作，在大氣污染物分析檢測領域取得重要進展，發展了大氣中痕量二氧化氮(NO2)的高選擇性可視化檢測新方法，檢測限達 ppm，符合美國安全環境與健康管理體系(HSE)的標準。

二氧化氮是主要的大氣污染物成分之一，主要來自于汽車尾氣和工業廢氣，化學性質相對活潑，易與其他污染物發生大氣化學反應造成二次污染，誘發細微顆粒物(如PM2.5等)的產生，嚴重影響空氣質量，導致地表水酸化等污染后果。近年來隨著我國工業經濟的發展，工業廢氣和機動車尾氣的排放逐年增多，其所引起的霧霾現象越發常見，所以開發快速靈敏的大氣污染物監測方法對于空氣污染的防控具有重要意義。目前由于缺乏便捷特異的檢測方法，制約了氮氧化物的有效跟蹤和監測控制。

研究人員以二氧化氮的現場可視化檢測為目標，通過對熒光單體的功能化設計，獲得了對二氧化氮具有靈敏性和特異性識別的絡合熒光探針，能迅速捕獲二氧化氮，生成具有高量子效率的熒光產物。研究人員進一步將這種方法發展成便攜熒光傳感試紙，在紫外燈照射下，其遇到二氧化氮發出明亮的橙紅色熒光，從而實現對二氧化氮的可視化檢測。此外，細胞實驗表明，該探針可通過脂質體進入細胞，實現對細胞內二氧化氮的成像分析。

該研究成果已在《美國化學會志》(Journal of the American Chemical Society，203, 35, pp532−535)上發表。