综述：三维温度传感技术的进展：从材料到应用

这篇综述系统梳理了三维温度传感领域的最新进展，重点介绍了(X-CT)、(LIR)、(PA)等光学传感系统和(SThM)、(MPI)等非光学系统的材料特性与工作机制，探讨了人工智能增强技术在三维热成像中的应用前景，为开发高精度空间热信息获取系统提供了重要参考。

　　

在当代科技发展中，三维温度传感技术正成为获取空间热信息的关键手段。这项技术通过整合材料科学、光学工程和人工智能等多学科知识，为工业监测、医疗诊断等领域提供了全新的热管理解决方案。

Abstract

温度传感技术已从传统的单点测量发展为具有空间分辨能力的三维系统。这种演变主要受两大因素驱动：一是对复杂热场全维度解析的需求，二是新型热敏材料的持续突破。现代三维测温系统可分为光学和非光学两大体系，各具独特优势与应用场景。

光学测温系统

X射线计算机断层扫描(X-CT)通过测量材料的热膨胀系数变化来重构三维温度场，其空间分辨率可达亚毫米级。荧光测温(LIR)利用稀土掺杂材料的温度依赖性发光特性，在生物体内测温中展现出独特优势。值得注意的是，近五年发展的上转换纳米颗粒(UCNPs)将测温精度提升至0.1℃水平。

红外热成像(IRT)技术通过检测物体表面的热辐射实现非接触测量，最新研究通过多光谱成像已将垂直方向分辨率提高至10μm。光声测温(PA)结合了光学吸收与超声探测的优势，在深层组织测温中表现出突破性进展，实验显示在5mm深度仍能保持1℃的测温精度。

非光学测温系统

扫描热显微镜(SThM)采用纳米级热敏探针，可实现100nm空间分辨率的表面温度测绘。磁共振成像(MRI)通过监测水质子的T₁弛豫时间变化进行温度映射，在肿瘤热疗监测中具有不可替代的作用。新兴的磁粒子成像(MPI)技术利用超顺磁性氧化铁纳米颗粒(SPIONs)的温度敏感性，为血管系统测温提供了新思路。

人工智能增强技术

机器学习算法显著提升了三维温度场的重建效率，特别是对抗生成网络(GAN)在解决光学散射问题方面表现突出。深度学习辅助的温度场预测模型可将计算时间缩短两个数量级，同时将空间配准误差控制在0.5%以内。

展望

当前挑战主要集中在复杂环境下的测量稳定性与多尺度数据融合。未来发展方向包括：开发具有自校准功能的智能传感材料，建立跨模态温度场联合解析平台，以及发展面向特定应用场景的微型化集成系统。这些突破将推动三维温度传感技术在精准医疗和智能工业等领域的深度应用。