近日，必威betway西汉姆联徐书生博士指导硕士研究生朱佳清在传感器学科国际顶级学术期刊《ACS Sensors》(中科院一区Top，影响因子8.3)上发表了题为“NiO/ZnO Nanocomposites for Multimodal Intelligent MEMS Gas Sensors”的研究论文。徐书生为第一通讯作者，朱佳清为第一作者，华东理工大学的张博威教授和王涛副研究员为本论文的共同通讯作者。
针对高性能气体传感器的研发瓶颈，研究团队通过优化NiO/ZnO纳米复合材料的比例，成功制备了一种多模态智能MEMS气体传感器阵列。该阵列在150至400 ℃的工作温度范围内，对12种挥发性有机化合物（VOCs）表现出显著的差异化响应特性。此外，研究团队采用多任务深度学习模型，实现了对6种浓度范围在10至100 ppm的VOCs的自动特征提取与实时定量检测。实验结果表明，该系统能够准确预测气体类型及其浓度，分类准确率高达99.2%，回归R²得分达0.976，展现出优异的检测精度和稳健性。本研究通过纳米复合材料优化与机器学习相结合的方式，显著提升了MEMS气体传感器的性能，为智能气体传感技术的发展提供了新思路。所提出的研究框架不仅有助于实现高效、精准的气体定量检测，同时也为未来的环境监测与工业安全应用奠定了坚实基础。
本研究得到了上海市III类高峰学科-材料科学与工程、国家自然科学基金项目（62301314和62241406）、国家自然科学基金创新科研小组基金项目（52321002）的资助和支持。
