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高灵敏度“电子鼻”可检测变质食物 为健康安全把关

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总部位于美国的研究团队近日开发出一种新型“电子鼻”,能够检测冰箱中即将变质的食物以及潜在的致敏物质,其灵敏度被称为“优于人类鼻子”。 该成果来自加州大学伯克利分校,由电气工程与计算机科学专业博士生Carla Bassil领衔,相关论文已发表在《Science Advances》期刊上。



研究团队介绍,这款电子鼻集成了16个微型气体传感器,可识别气体分子间的细微差异,包括核桃、花生等常见食物过敏原在内的挥发性气体,从而在食物腐败或过敏风险尚未被人类嗅觉察觉前发出预警。 Bassil形容,这套系统就像一组“数字味蕾”,每个传感器对不同气体分子产生独特响应,并共同构成特定食物或气味的“指纹”。

与普通家用一氧化碳探测器只针对单一气体不同,将多种气体传感器集成在同一芯片上存在不小技术难度。 为此,团队选用碳纳米管作为导电材料,而非需加热工作的金属氧化物,使传感层厚度仅为人类头发直径的百分之一,并可在室温下保持高灵敏度。 这种设计不仅拓宽了可选敏感材料范围,也允许使用在高温下易降解的聚合物等材料。

在制造工艺上,Bassil采用所谓的“滴涂”方式,将敏感材料以薄膜形式简单沉积到芯片上,相比复杂制程大幅简化了制作流程。 电子鼻在工作时,将传感器表面与气体分子之间的化学反应转化为电信号,形成可供分析的响应曲线。


为了让系统具备识别能力,研究团队引入了机器学习模型,对各类气体响应模式进行训练。 目前,该电子鼻已被训练识别七种食物——草莓、蓝莓、香蕉、核桃、榛子、腰果和花生——以及生鸡肉、牛奶和鸡蛋在新鲜状态下及在室温放置24小时、48小时后的不同气味变化。 模型会学习每种食物在不同状态下的气体“指纹”,从而在之后检测时进行自动判别。

“我们的想法是,利用气体传感器的相对选择性,再结合机器学习在模式识别上的能力,区分出不同食物对应的气体指纹。”Bassil表示,“最终得到的是一块比人类鼻子更敏感、更客观的传感芯片。” 在测试中,该电子鼻可以检测到仅0.05克的核桃碎片,大约相当于一个去壳核桃重量的百分之一。 不过,Bassil也坦言,目前尚未验证设备在复杂环境下的表现,例如在蛋糕或沙拉等混合食物中识别过敏原,或在冰箱中多种食物同时散发气体时的精度。


为了便于实际应用,Bassil还制作了一款可便携版本,并通过iPhone应用进行控制。 她认为,未来“智能冰箱”将是这类技术的重要落地场景之一:冰箱内置传感器并连入手机后,可主动提醒用户“西兰花快要变坏了”“鸡肉已经接近保质期”等信息,帮助家庭减少食物浪费并降低食品安全风险。

该研究由加州大学伯克利分校发布新闻稿进行介绍,新技术所依托的碳纳米管气体传感器与机器学习结合方案,也被视为未来食品安全监测和过敏原检测领域的重要发展方向之一。


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