穀研試劑-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

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“大氣汙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，在大氣汙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(yu) 健康管理體(ti) 係(HSE)的標準。

二氧化氮是主要的大氣汙染物成分之一，主要來自於(yu) 汽車尾氣和工業(ye) 廢氣，化學性質相對活潑，易與(yu) 其他汙染物發生大氣化學反應造成二次汙染，誘發細微顆粒物(如PM2.5等)的產(chan) 生，嚴(yan) 重影響空氣質量，導致地表水酸化等汙染後果。近年來隨著我國工業(ye) 經濟的發展，工業(ye) 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汙染物監測方法對於(yu) 空氣汙染的防控具有重要意義(yi) 。目前由於(yu) 缺乏便捷特異的檢測方法，製約了氮氧化物的有效跟蹤和監測控製。

研究人員以二氧化氮的現場可視化檢測為(wei) 目標，通過對熒光單體(ti) 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(chan) 物。研究人員進一步將這種方法發展成便攜熒光傳(chuan) 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(cong) 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(ti) 進入細胞，實現對細胞內(nei) 二氧化氮的成像分析。

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