综述：用于污染物气体传感与捕获的智能纺织品：进展与未来展望

《Journal of Hazardous Materials Advances》：Smart Textiles for Pollutant Gas Sensor and Capture: Advancement and Future Perspective

本综述系统阐述了智能纺织品在气态污染物传感与捕获领域的最新进展，重点探讨了其从传统被动材料向集传感、捕获乃至催化功能于一体的动态系统转变的潜力。文章深入分析了化学电阻式与光学/比色传感机制，以及吸附、吸收和催化转化等捕获策略，涵盖了石墨烯、碳纳米管、金属有机框架等关键纳米材料的创新应用。同时，综述也指出了该技术在长期耐用性、柔性电源解决方案及可持续性设计等方面面临的挑战与未来发展方向，为环境监测、个人防护装备等应用提供了重要见解。

　　

引言

环境污染物，如CO₂、CO、SO₂、NO_x、O₃、挥发性有机化合物以及颗粒物，正因工业排放、汽车尾气和能源生产而急剧增加，对人类健康构成严重威胁。智能纺织品，也称为电子纺织品或智能织物，代表了传统纺织品与现代电子技术的突破性融合。与常规织物不同，这些材料被设计有嵌入式组件，使其能够感知、驱动和通信，从而将被动服装转变为能够执行广泛功能的动态系统。智能纺织品的核心在于其能够无缝结合织物固有的柔韧性、透气性、舒适性和耐久性，与先进的电子功能（包括检测物理或化学变化的传感器、响应刺激的制动器以及分析数据的微处理器）融为一体。早期应用主要集中在健康和健身领域，而当前的研究正将其边界推向环境和工业应用，为气体污染物的实时检测和去除提供了创新的可穿戴解决方案。

基本原理

智能纺织品采用多种机制，范围从环境监测到污染物治理。其功能主要基于两大类机制：传感机制和捕获/转化机制。

传感机制

智能纺织品检测气体污染物的能力源于材料特性与目标气体分子相互作用后发生的变化。两种最常用的电子纺织品传感机制是化学电阻式传感和光学/比色传感。

化学电阻式传感器基于材料电阻可测变化的原理工作。这些传感器通过将碳纳米管、石墨烯或导电聚合物等导电材料集成到织物中制成。当传感材料暴露于特定气体污染物时，气体分子与材料表面相互作用，引起电子转移，从而改变导电材料中的电荷载流子数量，导致其电阻发生变化。该变化与气体浓度成正比，可实现定量测量。化学电阻式传感器的主要优点是高灵敏度、快速响应时间以及读出电子设备简单，易于集成到可穿戴系统中。例如，基于还原氧化石墨烯的化学电阻式传感器已证明对低至0.1 ppm的NO₂具有响应，响应时间 under 10秒。

光学或比色传感器则通过测量光传输或反射的变化来检测气体浓度，从而增强灵敏度和特异性。比色传感器通过产生可见的颜色变化来响应气体污染物。其机制涉及将特定的化学染料或指示剂掺入纺织纤维中。该染料经过精心选择，当与目标气体接触时会发生化学反应或结构变化，导致材料的光吸收或反射特性发生偏移，表现为颜色变化。这种视觉变化可以为佩戴者提供简单的定性警报，也可以使用集成的光电探测器甚至智能手机摄像头进行量化，通过测量RGB值的变化来确定气体浓度。光学传感器的优点在于其直接的视觉反馈，并且在某些情况下功耗较低。例如，嵌入光子晶体的纱线可用于H₂S检测，在0.05 ppm浓度下即可通过智能手机应用程序检测到RGB偏移。

捕获机制

除了检测，智能纺织品还积极通过吸收、吸附和催化转化等策略从周围空气中去除污染物。

吸收是一种传质操作，通过将气态污染物溶解到液体溶剂中来捕获它们。这是一个气体分子渗透到液体体积中的体相现象。过程可以纯物理吸收，也可以是通过污染物与液体组分发生反应的化学吸收。例如，使用含有离子液体的纺织品涂层可以化学吸收二氧化碳。

吸附是一种基于表面的、用于从气流中分离和去除气态污染物的高效机制。它是一个表面现象，气体分子被物理或化学地保持在多孔固体材料的表面上。关键区别在于分子不进入固体的整体体积。吸附剂的特点是其单位质量具有极大的内表面积，这是通过复杂的孔结构实现的，使其能够捕获大量污染物。物理吸附较弱、可逆，而化学吸附涉及吸附质和吸附剂之间形成化学键，更强且不易可逆。常见的吸附剂包括活性炭、沸石和金属有机框架。MOFs是由金属离子通过有机连接体连接而成的多孔晶体材料，其高度可调的结构和超高表面积使其对特定污染物（如碳捕获中的CO₂，或SO₂和NO_x等有害工业气体）的靶向捕获和分离异常高效。

催化转化代表了一种主动方法，通过化学反应将有害气体转化为无害物质。该过程使用催化剂来显著降低反应所需的活化能，允许污染物在比热焚烧更低的温度下转化。关键工业应用包括发电厂中用于NO_x减排的选择性催化还原系统和车辆中使用的催化转化器。

智能纺织品的材料

高性能电子纺织品的开发在很大程度上依赖于先进材料和创新制造方法的使用，这些方法能够成功地将电子和化学功能集成到柔性、可穿戴的平台中。

纳米材料因其高比表面积和独特的电学特性，对于创建高性能电子纺织品至关重要。碳纳米管和石墨烯是用于在智能织物中制造化学电阻式气体传感器最广泛使用的材料之一。两者都是具有优异导电性和机械性能的碳基纳米材料。当这些材料被集成到纺织纤维中时，可以精确测量其电阻，使其成为检测氨、二氧化氮和挥发性有机化合物等低浓度气体的理想选择。

金属有机框架因其高孔隙率和选择性而在气体吸附和捕获中受到重视。它们的高度可调结构使其能够高效地靶向捕获特定污染物。将MOFs集成到织物中，例如通过原位生长在棉织物上，可以产生具有优异初始气体捕获能力的复合材料。

纳米纤维素纤维和其他纳米纤维作为智能纺织品的可持续且有效的基础正获得关注。通过静电纺丝工艺生产的纳米纤维创造了具有极高孔隙率和巨大表面积的非织造布结构。这种结构非常适合传感和捕获应用。例如，纳米纤维素可以与其他活性材料功能化，以创建有效捕获污染物的过滤器。

制造与集成方法

将活性材料集成到纺织品中的方法对于最终产品的性能、耐久性和可穿戴性至关重要。

喷墨和丝网印刷是用于创建智能纺织品的流行且可扩展的制造方法。这些技术涉及使用导电或功能性“墨水”将传感器图案直接印刷到织物表面。喷墨印刷具有高精度，允许以最少的材料浪费创建复杂的电路设计和传感器阵列。丝网印刷虽然精度较低，但对于大规模生产和施加更厚、更耐用的墨水层而言具有成本效益。这两种方法都能够创建柔性和可水洗的电路和传感器，同时保留织物的自然手感和运动性。

原位生长和涂层是先进的方法，可以在活性材料和纺织品之间创建更坚固和持久的结合。例如，MOFs和其他纳米粒子可以通过化学反应直接“生长”在纺织纤维的表面上。这个过程确保了活性材料被牢固地锚定在织物上，这对于在重复使用和水洗后保持功能性至关重要。类似地，涂层方法可用于在整个织物上施加均匀的薄层催化或传感材料，为污染物相互作用创造大的活性表面积。与表面印刷技术相比，这种方法通常产生更耐用和集成的智能纺织品。

应用与案例研究

柔性、可穿戴性和集成功能的独特结合，使得用于气体传感和捕获的智能纺织品在多个领域找到了多样化且有影响力的应用。

个人防护装备

这些技术最关键的应用之一是个人防护装备。智能织物可以融入军事人员、消防员和急救人员的制服和防护服中。在这些高风险场景中，有害化学品、爆炸性蒸气或有毒气体的实时检测关乎生死。例如，由石墨烯涂层纤维制成的化学电阻式传感器可以集成到消防员的服装中，用于检测一氧化碳泄漏，提供即时电子警报。在防护装备上原位生长的MOFs也可以捕获和中和神经毒剂或其他化学战剂，提供检测和主动保护。

环境与室内空气质量监测

智能纺织品为环境和室内空气质量监测提供了新的范式。这些织物可以被部署为移动监测系统，而不是依赖静态传感器。例如，嵌有传感器的服装可以由个人穿戴，创建空气污染水平的动态、实时地图。这些数据可用于识别污染热点并为公共卫生决策提供信息。在室内，涂有污染物捕获材料的智能窗帘或挂毯可以持续过滤空气，去除甲醛和其他挥发性有机化合物等常见家用污染物。这种被动空气净化系统提供了传统空气过滤器安静、节能且美观的替代方案。

工业与医疗应用

在工业环境中，智能纺织品可用于工人安全和工作过程控制。在化工厂或制造设施中工作的工人可以穿着集成了气体传感器的制服，以监测化学品泄漏或危险烟雾，在浓度达到有害水平之前警告他们潜在的危害。这提供了关键的个人化安全层，超越了标准的设施范围监测。在医疗领域，该技术正被探索用于无创诊断。例如，可以设计一种服装来检测患者汗液或呼吸中的特定气体生物标志物。某些挥发性有机化合物的存在可能表明某种健康状况，提供了一种新颖且舒适的方式来监测患者健康，而无需侵入性操作。

挑战与未来展望

尽管用于气体传感和捕获的智能纺织品显示出巨大的前景，但其广泛采用目前受到几个必须通过未来研究和开发来解决的关键挑战的限制。

一个主要障碍是确保这些集成系统的长期耐用性和可水洗性。电子组件和纳米材料必须能够承受弯曲、拉伸和重复水洗的机械应力而不丧失其功能。常见的失效机制包括导电涂层的开裂或纳米传感材料从纤维表面的分层。未来的工作需要集中在开发更坚固的集成技术上，例如用柔性聚合物封装或自修复材料，以随时间保持性能。

另一个显著挑战是对实用高效电源的需求。当前的智能纺织品通常依赖笨重、刚性的电池，这影响了织物的舒适性和柔韧性。该领域的未来取决于柔性、轻量化和高容量电源解决方案的开发，例如基于纺织品的能量收集系统或柔性锌离子电池。此外，所有相关的电子设备，包括微处理器、通信模块和数据存储，都需要小型化到佩戴者几乎察觉不到的程度。

随着电子纺织品领域的发展，其环境影响也日益受到关注。许多使用的材料，如某些纳米材料和聚合物，不可生物降解，并且存在加剧电子废物风险。未来研究方向必须优先开发可持续、环保的材料，这些材料可以在其生命周期结束时易于回收或安全生物降解。在高性能功能性和环境责任之间找到平衡对于智能纺织品的长期成功和符合伦理的实施至关重要。

展望未来，高影响力的研究必须转向完全集成的多功能纺织品系统。一个优先事项是实时传感、高容量捕获和无线数据传输的无缝结合。集成人工智能、生成式人工智能和人工超级智能将彻底改变智能纺织品。人工智能驱动的算法将解耦复杂的湿度干扰，而生成式人工智能将加速优化MOF结构的发现。最终，人工超级智能可能实现自主、自修复的纺织品系统，能够独立创新并适应未知的环境威胁。

结论

总之，智能纺织品在气体污染物传感和捕获领域是一个蓬勃发展的领域，显示出彻底改变个人安全和环境监测的潜力。化学电阻式和光学传感的基本原理，与MOFs吸附和催化转化等捕获机制相结合，为该技术提供了坚实的科学基础。碳纳米管、石墨烯和纳米纤维素等创新材料，以及印刷和原位生长等制造技术，正在为创建柔性和功能性电子纺织品铺平道路。这些发展已经在个人防护装备、环境监测和医疗诊断中带来了有前景的应用。然而，前进的道路并非没有挑战。这些材料的长期耐用性和可水洗性、对柔性和高效电源的需求，以及可持续、环保设计的关键必要性，仍然是未来研究的关键领域。随着行业的成熟，解决这些问题对于释放智能纺织品的全部潜力并确保其合乎道德地成功融入我们的生活至关重要。