【東大新聞網3月21日電】（通訊員 代云茜）近日，東南大學孫岳明教授團隊在《ACS Nano》期刊上發表了一項創新研究。該研究開發出一種基于光子晶體的無線熱致變色平臺，通過深度融合人工神經網絡技術，實現了化學反應過程中催化劑燒結程度與反應熱點的實時監測與預警。相關成果以“Wireless Thermochromic Platform Based on Au/SiO₂ Photonic Crystals for Operando Monitoring of Catalyst Sintering with Machine Learning（基于金/二氧化硅光子晶體的無線熱致變色平臺，用于結合機器學習對催化劑燒結過程進行原位監測）”為題，作為封面論文，發表于國際頂級期刊《ACS Nano》。

在高溫催化反應中，催化劑活性位點燒結引發的失活問題與局部過熱導致的安全隱患及副產物污染，共同構成化工安全生產的重大挑戰。傳統顯微技術受限于非原位表征模式，難以實現高溫環境下的微米級熱點實時監測，而熱成像技術則面臨強輻射背景干擾的瓶頸。針對這一難題，研究團隊開發了基于樹枝狀介孔SiO₂微球限域的亞2納米金簇熱致變色體系，創新性地利用其溫度敏感的尺寸生長效應誘導從藍到紅的顯著顏色轉變。通過構建人工神經網絡模型，建立了顏色參數(R/G+B)與燒結程度的非線性定量關系，成功實現CO氧化反應后12.4微米分辨率下的燒結分布可視化自檢，揭示出催化劑床層內因傳熱不均導致的微米級局部燒結度差異。研究團隊進一步將Au/SiO₂光子晶體圖案化為快速響應碼，開發出無線傳感陣列，借助機器學習算法可在5毫秒內完成208微米分辨率的溫度場解析，結合密度聚類算法精準定位異常熱點并觸發實時預警。該研究通過材料設計與人工智能的深度融合，突破了傳統表征技術的時空分辨率限制，在不干擾反應進程的前提下實現了催化劑燒結與溫度場的雙維度原位監測。這種兼具自診斷與無線傳輸功能的智能監測平臺，為開發下一代智慧催化系統提供了創新性解決方案。

東南大學化學化工學院博士唐明宇和信息科學與工程學院博士宋冰冰為論文的共同第一作者，東南大學化學化工學院代云茜教授、信息科學與工程學院陸衛兵教授、化學化工學院博士后符婉琳為共同通訊作者，東南大學為唯一通訊單位。該工作得到了國家重點研發計劃、國家自然科學基金、教育部總裝預研基金、江蘇省JMRH創新平臺等資助。

論文鏈接https://doi.org/10.1021/acsnano.4c18155

供稿：化學化工學院

（責任編輯：劉明源 審核：李震）