综述：用于化学战剂检测的固态荧光薄膜：机制、薄膜工程与机器学习集成

（编辑推荐）本综述系统梳理了化学战剂（CWAs）固态荧光薄膜检测技术的研究进展，涵盖薄膜基底选择、活性层构建、吸附-扩散机制及器件集成等关键环节，特别聚焦机器学习（ML）算法与荧光探针的交叉创新，为高灵敏度、便携式CWAs实时检测系统的开发提供了前瞻性视角。

　　

引言

化学战剂（CWAs）作为高毒性化学物质，通过吸入或皮肤接触可导致人体生理功能严重损伤。传统溶液型荧光探针存在存储困难和环境负担等问题，而固态荧光薄膜凭借可集成化、非污染性等优势成为研究热点。近年来，该领域与机器学习（ML）的融合为CWAs检测带来突破性进展。

分类与毒性

CWAs按毒理作用分为六类：窒息性毒剂（如氯气）、糜烂性毒剂（如芥子气）、神经毒剂（如沙林）、全身中毒剂（如氢氰酸）、失能剂（如BZ）和刺激剂。其中神经毒剂通过抑制乙酰胆碱酯酶（AChE）引发神经系统瘫痪，致死剂量低至毫克级。

荧光检测机制

薄膜探针通过光物理过程变化实现检测，主要包括：

1. 光诱导电子转移（PET）：分析物与探针间电子转移导致荧光猝灭/恢复
2. 分子内电荷转移（ICT）：极性变化引起发射波长位移
3. 聚集诱导发光（AIE）：克服传统ACQ效应，提升固态灵敏度

薄膜工程创新

研究通过分子工程策略设计新型荧光团：

• 基底选择：硅片/陶瓷实现纳米级薄膜沉积
• 活性层构建：金属-有机框架（MOFs）材料增强气体吸附
• 器件集成：微流控芯片与薄膜耦合实现ppb级检测

机器学习赋能

ML算法（如卷积神经网络）可高效解析复杂荧光信号模式：

• 预测薄膜结构与性能关系
• 优化探针分子设计周期
• 实时识别多组分CWAs混合物

结论与展望

未来研究需解决薄膜稳定性与规模化制备问题，ML辅助的智能传感系统或将成为战场预警和公共安全监测的核心技术。

（注：全文严格基于原文内容缩编，未添加外部信息）