基于机器学习的便携式智能传感系统的开发和应用

20251201

水利、环境和公共设施管理业

本科技成果在技术层面达到了从实验室研究向实际应用过渡的关键阶段。项目经过为期一年的系统研究，已成功构建了从核心材料制备、传感器件集成到智能算法嵌入的完整技术体系，形成了具有自主知识产权的技术方案。在技术成熟度方面，我们已完成了激光诱导石墨烯电极的可控制备工艺开发，确定了以聚酰亚胺为前驱体、激光功率10.5W、扫描速度110mm/s的最佳工艺参数，建立了稳定的镍铜双金属纳米颗粒修饰流程，实现了传感界面性能的可控调节。性能指标显示，该传感器对四种典型抗生素的检测线性范围覆盖0.1-500.0μmol/L，检测限达到0.005-0.01μmol/L的先进水平，灵敏度较传统方法提升一个数量级，并在实际环境水样测试中表现出良好的稳定性和重现性，相对标准偏差小于5%。 在智能算法模块，我们开发的基于双高斯拟合的特征提取方法和多层机器学习模型已形成标准化的分析流程，其中随机森林模型的决定系数R??显著提升，均方根误差较传统线性模型降低约30%，神经网络模型的浓度预测误差稳定控制在5%以内。这些核心算法已通过Python环境实现模块化封装，具备良好的可移植性和扩展性。从科技成果转化阶段来看，本项目已完成原理验证、实验室样机开发和性能优化等关键环节，目前正处于中试验证与技术推广的过渡期。我们已成功制备出具有一致性能的多批次传感器原型，建立了标准操作规程，完成了初步的成本核算，单次检测成本较传统方法可降低约70%。 该成果的技术成熟度还体现在其良好的工程化特性上，传感器制备工艺与标准微加工技术兼容，所需设备简单，便于规模化生产；机器学习算法模块具有开放的架构设计，可针对不同的检测需求进行快速适配和优化。目前，我们正在开展针对不同应用场景的适应性测试，包括饮用水源地监测、水产养殖环境检测等具体场景的验证工作，为后续的产品定型和市场推广积累数据支撑。整套系统展现出从实验室研究向实际应用转化的充分可行性，具备快速进入产业化开发阶段的技术条件。

本科技成果在顺利完成基础研发阶段后，正积极寻求产业化合作伙伴共同推进后续的转化工作。为实现该技术从实验室样机到市场化产品的跨越，我们期待与具备相应条件和意愿的企业或投资机构建立合作关系，共同推动这项创新技术的实际应用。在资金需求方面，鉴于项目目前已完成原理验证和实验室样机开发，下一步亟需资金支持用于建设中试生产线、完成产品定型及开展市场推广。初步估算需要投入约300-500万元资金，主要用于购置批量生产设备、建设标准化洁净车间、进行产品可靠性测试及获取相关资质认证，同时需要一部分资金用于组建专业的技术支持与市场推广团队。这些资金将分阶段用于设备采购、场地改造、人员招聘及市场开拓等关键环节，确保技术转化的顺利推进。 在场地与设备需求方面，我们期望合作方能够提供约500-800平方米的标准化生产场地，包括万级洁净车间、化学实验室和产品组装区等专业空间。场地需要具备稳定的电力供应、完善的通风系统和符合环保要求的废水废气处理设施。设备方面，除了项目现有的实验室级设备外，需要合作方支持购置激光加工系统、电化学工作站、自动化点样设备、精密检测仪器等专用设备，同时需要配备必要的老化测试、环境适应性测试等质量检测装置。这些场地和设备投入将确保产品从实验室研发向规模化生产平稳过渡，保证产品质量的一致性和稳定性。 在人员配置方面，我们期待合作方能够组建一支跨领域的技术团队，包括材料工程师负责激光诱导石墨烯电极的工艺优化与质量控制，电子工程师负责便携式检测仪器的硬件设计与系统集成，软件工程师负责机器学习算法的嵌入式开发与用户界面设计，以及应用工程师负责现场测试与技术支持。建议团队规模在初期不少于10人，由项目现有核心研究人员提供持续的技术指导与培训。同时，需要合作方配备专业的生产管理、质量控制和市场推广人员，共同构建完整的产业化团队。项目组现有成员可全程参与技术转移和人员培训工作，确保核心技术的完整传承和持续创新。 除了上述基础需求外，我们更期待与具有环境监测设备研发经验或分析仪器生产背景的企业合作，优先考虑拥有现有销售渠道和市场资源的企业。合作方若具备医疗器械或环境监测设备的相关资质认证将更具优势。在合作模式上，我们持开放态度，可以考虑技术入股、合作开发、技术转让或许可等多种形式，期待与合作方共同探讨最优的共赢方案。我们将提供完整的技术文档、实验数据以及持续的技术支持，确保合作方能够快速掌握核心技术并实现产业化突破。通过双方的紧密合作，我们有信心将这项创新技术转化为具有市场竞争力的产品，共同推动环境监测技术的智能化发展。

可国（境）内外转让

本科技成果的成功转化将创造显著的经济与社会效益。在经济层面，该技术通过创新的激光诱导石墨烯制备工艺与智能化数据分析系统的结合，实现了检测成本的显著优化。与传统实验室分析方法相比，该系统将单次检测成本降低了约70%，这主要得益于传感器核心元件的批量化生产能力以及检测过程对昂贵仪器和专业操作人员依赖度的大幅降低。同时，该系统将检测时间从传统方法的数小时缩短至几分钟，极大地提升了检测效率，使大规模、高频次的环境监测成为可能。这种技术特点使其在环境监测市场具备强大的竞争力，预计投产后三年内可占据特定细分领域市场15%以上的份额，创造可观的经济回报。更重要的是，该技术的推广将带动相关产业链的发展，包括新型传感器材料制备、便携式检测仪器制造以及智能化数据分析服务等多个领域，形成新的经济增长点。从投资回报角度来看，该技术具有较高的边际效益，随着生产规模的扩大和市场渗透的深入，预期在产业化后的第二至三年即可实现盈亏平衡，并在此后保持稳定的利润增长。 在社会效益方面，本成果的创新价值主要体现在推动行业技术进步和提升公共服务能力两个维度。该技术将先进的材料科学与人工智能算法深度融合，开创了环境监测领域"智能传感"的新范式，为行业技术升级提供了明确的方向。其便携化、智能化的特点使得非专业人员也能在现场完成精准检测，这将彻底改变传统环境监测依赖实验室的运作模式，极大地提升监测工作的覆盖范围和响应速度。在应用推广层面，该技术可广泛应用于饮用水安全监测、水产养殖环境评估、食品安全快速筛查等多个民生领域，为构建全方位的公共安全防护网络提供技术支撑。特别是在突发环境事件应急处置方面，该系统能够为决策部门提供第一时间的现场检测数据，显著提升应急响应效能，有效防范环境风险的扩散。从环境保护效益来看，该技术的普及将实现对环境污染物的早期预警和持续监控，为打赢污染防治攻坚战提供有力的技术武器，对保护生态环境、维护生物多样性产生深远影响。此外，该技术的推广还将创造一批高质量就业岗位，带动专业技术人才队伍的建设，为推动分析检测行业的技术变革和产业升级注入新的动力。 综合来看，本科技成果的转化不仅能够创造直接的经济价值，更将在推动行业技术进步、提升公共服务能力、保障环境安全等多个层面产生广泛而深远的社会影响，充分体现科技创新驱动发展的核心价值，具有良好的投入产出效益和可持续发展潜力。

北京市自然科学基金本科生“启研”计划

北京市科学技术委员会;中关村科技园区管理委员会

该项目立足于当前环境中抗生素污染日益突出的现实问题，旨在突破传统检测方法在实时性与多组分同步分析方面的技术瓶颈，通过将前沿的激光诱导石墨烯制备技术、双金属纳米修饰工艺与机器学习算法深度融合，我们构建了一套从信号感知到智能解析的完整技术体系，为实现环境污染物的现场快速、精准检测提供了全新的解决方案。 本成果的技术原理构建了一个层次分明的“传感-识别-分析”一体化智能架构。在传感层，我们采用CO??激光雕刻技术，以聚酰亚胺薄膜为前驱体，通过精确调控激光功率与扫描速度等关键参数，实现了三维多孔石墨烯电极的原位可控制备；继而创新性地开发了两步激光辐照修饰工艺，将镍铜双金属纳米颗粒均匀嵌入石墨烯基底，形成了具有丰富活性位点和增强电催化性能的复合传感界面。在信号处理层，项目针对差分脉冲伏安法采集的复杂信号，开发了一套完整的机器学习分析流程：首先通过自适应Savitzky-Golay平滑算法对原始信号进行去噪预处理，再利用双高斯拟合模型精准解析重叠的特征峰，提取出振幅、峰位、积分面积等具有明确物理意义的特征参数；在此基础上，构建了考虑浓度交互效应的随机森林模型，有效揭示了混合体系中浓度与信号特征之间的复杂非线性关系；最终，采用经Optuna框架优化的多层感知器神经网络，结合基于高斯参数的数据增强与加权训练策略，建立了从原始信号到目标物浓度的端到端预测模型，显著提升了小样本条件下的定量分析精度与模型泛化能力。 经过系统的实验验证与性能优化，本成果在关键技术与性能指标上取得了显著突破。在传感器硬件方面，确定了激光功率10.5W、扫描速度110mm/s、镍铜双金属溶液总浓度100mmol/L（摩尔比8:2）的最佳制备工艺，所开发的传感器对加替沙星、左氧氟沙星、磺胺甲恶唑和甲氧苄啶的检测线性范围覆盖0.1-500.0 μmol/L，检测限达到0.005-0.01 μmol/L的先进水平，灵敏度较传统传感器提升约一个数量级，并在实际水样测试中表现出良好的稳定性与抗干扰能力。在智能算法层面，随机森林模型在预测高斯参数时决定系数R??显著提升，均方根误差较线性模型降低约30%；优化后的神经网络对目标抗生素的浓度预测误差稳定控制在5%以内，通过数据增强策略将有效训练样本量扩充十倍以上。 本成果展现出广泛的应用前景与重要的社会价值。在环境监测领域，该系统可为水体中抗生素残留的现场快速筛查与应急监测提供强有力的技术手段，极大提升环境监管部门的响应速度与监测效能。该技术方案具备良好的普适性与可扩展性，通过适配不同的识别元件与机器学习模型，可快速迁移至重金属污染、农药残留、生物毒素等其它危险物的检测场景，在食品安全、医疗诊断等领域具有广阔的应用潜力。从经济效益角度考量，该技术通过实现检测过程的现场化、微型化和智能化，能够大幅降低对大型仪器的依赖，单次检测成本预计可降低约70%，检测效率提升逾十倍，为发展低成本、高效率的监测新模式奠定了技术基础。该成果的推广应用将直接服务于国家生态环境保护与绿色发展战略，为防范环境风险、保障公众健康提供创新的技术支撑，对推动分析检测技术向智能化方向发展具有重要的示范意义和深远的社会影响。