隨著我國工業化和城市化的快速發展，大量揮發性有機物（VOCs）（包括有致畸、致癌作用的甲醛、苯系物等）被排入大氣，引發了日益嚴峻的室內外大氣污染，VOCs監測備受關注。

　　盡管金屬氧化物半導體VOCs傳感器相對于質譜、光譜、光離子化檢測具有體積小、成本低、制作簡單等優點，但選擇性差是制約其應用的瓶頸，尤其是對都呈（弱）還原性、結構與性質相似的VOCs分子。

　　鑒于溫度是調控氣體分子在敏感材料表面吸附、氧化的重要參數，且p型氧化物通常有優異的VOCs催化氧化特性，安光所激光中心方曉東、孟鋼研究員團隊率先研究了單個p型NiO傳感器在熱調制模式下的識別特性，證實了p型NiO傳感器具有優異的識別能力（可識別五種不同官能團的VOCs）。

　　進一步通過異質摻雜擴展熱調制NiO傳感器的數量，采用程序降溫調制可顯著提升傳感器的識別潛能，深度挖掘結構、性質、濃度相近VOCs待測氣體的細微差別，實現了三種醇類VOCs的定量識別。

　　此外，團隊還開發了一個基于傳感器陣列熱調制的智能識別系統，包括傳感器陣列、電子電路、Wi-Fi模塊等，該系統能夠快速準確地在環境空氣背景下穩定識別五種BTX苯系物（包括三種二甲苯同分異構體）。

　　相關成果分別以“基于非選擇性金屬氧化物的智能傳感系統識別苯系物分子”和“氧化鎳傳感器陣列熱調制定量識別醇類分子”為題，發表于ACS Sensors和Advanced Materials Technologies雜志上。

　　上述研究工作由中科院、國家自然科學基金及合肥研究院安徽光機所資助。