综述：利用人工智能和3D打印电化学传感器进行环境分析的潜力

《Crop Protection》：Harnessing the potential of artificial intelligence and 3D-printed electrochemical sensors for environmental analysis

　　本综述探讨了人工智能（AI）与3D打印电化学传感器融合如何革新环境监测领域。文章指出，该技术有望克服传统方法（如HPLC、MS）成本高、耗时长等局限，通过AI优化传感器设计、材料选择（如纳米材料）并应对信号不稳定、电极污染等挑战，为实时、精准检测重金属、农药、PFAS等污染物提供新途径。

　　

Abstract

人工智能（AI）与3D打印电化学传感器的结合具有革新环境监测的巨大潜力。本文探讨了将AI与3D打印电化学传感器相结合以检测各种环境分析物所带来的机遇。文章审视了3D打印传感器在环境应用中的最新进展、AI与3D打印技术的整合，以及将AI应用于电化学传感（特别是在环境分析中）相关的机遇与挑战。

Introduction

空气、水和土壤污染物构成严重的健康风险（例如，神经损伤、发育迟缓、生殖问题、呼吸系统问题、肾脏损伤和某些癌症），并通过多种机制（例如，传粉媒介减少、水生栖息地破坏、大气酸和黑碳沉积以及生物地球化学循环中断）驱动生态退化。因此，开发能够以最低成本实时监测这些环境污染物的方法和技术至关重要。

不幸的是，这些污染物占据的化学空间非常广阔，从离子（例如Pb²⁺）到大型氟化脂肪族分子（例如全氟和多氟烷基物质（PFAS））不等。相应地，用于监测此类物质的分析方法也多种多样。传统上，高效液相色谱（HPLC）、质谱（MS）、电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）和电感耦合等离子体光学发射光谱（ICP-OES）已被广泛用于识别和量化环境污染物。然而，这些方法通常成本高昂、耗时，并且需要专业设备和技术，这限制了它们在中心化实验室设施中的使用。

电化学传感器，特别是那些使用3D打印制造的传感器，已成为测量各种污染物（包括重金属、农药、药品和有机污染物）的可靠替代方案。电化学传感器的优势众所周知：在源头进行实时检测，通过先进的电极修饰（例如，表面处理、纳米材料、分子印迹聚合物等）实现高灵敏度和选择性，以及易于小型化。然而，它们的实际应用面临挑战，包括由基质效应（pH波动、离子强度变化）和渐进性电极污染引起的信号不稳定性。由于分析物和基质的多样性，传统的分析策略通常不足以在复杂环境样品中进行可靠的定量，这为AI方法提高这些传感器的准确性和可靠性创造了机会。

在本文中，我们探讨了将人工智能（AI）整合到3D打印电化学传感器开发中的前景，重点关注其在环境监测中的应用。我们不提供关于这些传感器或AI在分析化学或电化学中的全面综述，而是重点阐述我们对将3D打印传感器与AI工具集成相关的当前挑战和机遇的看法。

Recent trends in 3D-printed electrochemical sensors for the detection of environmental analytes

3D打印在制造电化学传感器和设备方面变得越来越重要，因为它能够使用低成本材料和设备快速生产高性能复合电极。3D打印的一个显著优势是能够在单一制造步骤中生产集成的、多功能的设备，将流体处理、化学分离和/或内置采样系统与化学传感器无缝集成。这通常通过使用多材料3D打印机实现，从而创建复杂的一体化分析设备。

Recent trends using AI for electroanalytical applications

人工智能（AI）是一种变革性技术，使机器能够模拟人类类似的任务，如理解、决策、创造性、问题解决和自主性。具体来说，AI及其子集机器学习（ML），在分析化学中显示出巨大潜力。例如，AI驱动的算法应用于光谱解卷积、数据模式识别和化学分析自动化等任务，实现了精确高效的工作流程。在电分析中，ML算法可用于处理复杂的传感器数据，识别模式，并补偿环境变量或传感器漂移的影响，从而提高分析的可靠性。

Opportunities for artificial intelligence in electrochemical sensing in the environment

将人工智能（AI）整合到3D打印电化学传感中仍处于早期阶段。然而，它在几个关键领域具有推进该领域的巨大潜力。

首先，AI可以促进优化过程，例如材料选择、电极表面改进和设计优化。例如，AI驱动的预测建模可以评估纳米材料（如电导率和催化活性）的性能，这些性能是针对特定分析物定制的。

其次，AI在数据分析方面发挥着关键作用。ML模型可以从复杂或嘈杂的电化学数据（如伏安图）中提取有意义的信息，实现更准确的定量，甚至识别传统方法可能遗漏的多个分析物。这对于检测环境样品中的新兴污染物或化学混合物特别有用。

此外，AI可以实现预测性维护和校准。通过分析传感器响应随时间的变化，AI算法可以预测电极何时需要清洁或重新校准，从而确保持久的准确性并减少手动干预的需要。

Conclusions

3D打印电化学传感器已成为环境分析的一条有前途的途径，为环境分析物检测提供了成本效益高、易于制造和可定制的平台。3D打印的全球可访问性允许在世界任何地方共享和打印使用计算机辅助设计（CAD）软件创建的数字化设计，从而实现分散制造、快速原型制作和按需生产。然而，设计优化、材料选择和复杂环境基质中可靠性能等挑战仍然存在。人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合为解决这些挑战提供了强大的工具，从优化传感器设计到处理复杂数据和实现预测性维护。虽然仍处于早期阶段，但AI与3D打印电化学传感器的协同作用有望实现更智能、更稳健、更自适应的环境监测系统，能够实时检测各种污染物，最终有助于更好地保护生态系统和人类健康。未来的工作应侧重于开发用户友好的AI工具，解决数据质量要求，并验证现实环境中的这些集成系统。