一种基于PIL-Br@ZIF-8/MXenes纳米复合材料的高灵敏度、高选择性的电化学传感器，用于检测多种食品基质中的4-氨基苯酚

《LWT》：A highly sensitive and selective electrochemical sensor based on PIL-Br@ZIF-8/MXenes nanocomposite for 4-aminophenol detection in diverse food matrices

　　纳米复合材料PIL-Br@ZIF-8/MXenes用于高灵敏4-氨基苯酚检测，通过多孔ZIF-8富集目标分子、离子液体壳层增强离子传输、MXenes构建三维导电网络，实现0.5–75 μM宽线性范围和2.822 nM超低检测限。

　　在食品安全领域，痕量食品污染物的高灵敏度检测具有重要意义。本研究提出了一种创新的纳米复合材料——聚离子液体溴化物@沸石咪唑酯骨架-8/ MXenes（PIL-Br@ZIF-8/MXenes），并基于该材料构建了高性能的电化学传感器，用于检测食品中的4-氨基苯酚（4-AP）。该材料的结构设计巧妙，通过将ZIF-8作为核心，表面覆盖聚离子液体（PIL-Br）壳层，并进一步与MXenes组装成三维导电网络，充分发挥了各组分的协同效应。这种结构不仅提高了材料的离子传输能力，还增强了其导电性和分子吸附性能，从而显著提升了传感器的灵敏度和选择性。

ZIF-8是一种具有高比表面积、可调孔结构和良好化学稳定性的金属有机框架材料，因此在电化学传感器中具有广泛应用前景。然而，其自身的导电性较低，限制了其性能的进一步提升。为了克服这一问题，研究者在ZIF-8表面引入了PIL-Br，这种新型离子聚合物因其宽广的电化学窗口、优异的导电性和强设计灵活性，可以有效增强ZIF-8的电荷转移能力。此外，MXenes作为一种二维纳米材料，具有高比表面积和优良的导电性，能够提供更多的活性位点以促进电化学反应的进行。然而，MXenes在单独使用时容易发生氧化、团聚或层间塌陷，从而影响其在传感器中的性能表现。因此，将MXenes与ZIF-8结合，并在ZIF-8表面形成PIL-Br壳层，可以有效防止MXenes的这些不利现象，形成稳定的三维导电网络，提高整个复合材料的导电性和吸附能力。

PIL-Br@ZIF-8/MXenes的合成过程涉及多个步骤，首先通过溶液法合成ZIF-8，随后在ZIF-8表面进行PIL-Br的原位聚合，形成核心-壳结构。接着，将该复合材料与MXenes结合，利用MXenes的二维层状结构和导电特性，构建出具有高离子导电性和良好电荷传输能力的复合体系。通过系统的表征手段，如扫描电子显微镜（SEM）、透射电子显微镜（TEM）、X射线衍射（XRD）和傅里叶变换红外光谱（FT-IR）等，研究者确认了PIL-Br@ZIF-8/MXenes的结构特征。这些表征结果显示，PIL-Br在ZIF-8表面形成了均匀的壳层结构，而MXenes则提供了稳定的三维导电网络，显著提升了复合材料的性能。

在电化学性能方面，研究者通过循环伏安法（CV）和差分脉冲伏安法（DPV）对不同修饰电极的性能进行了系统分析。结果表明，PIL-Br@ZIF-8/MXenes/GCE电极在4-AP检测中表现出最高的响应电流和优异的电化学催化性能。其线性检测范围为0.5–75 μM，检测限低至2.822 nM，显示出极高的灵敏度。此外，该电极在不同食品基质中的检测性能稳定，对常见的干扰物质表现出良好的抗干扰能力，其检测结果与紫外-可见光谱法（UV-Vis）检测结果高度一致，验证了其在实际样品分析中的可靠性。

为了评估该传感器的重复性、稳定性和选择性，研究者进行了多次重复实验，并在不同时间点测试其性能变化。结果表明，该传感器在14天的存储过程中，4-AP的检测峰值仅下降了4.6%，说明其具有良好的稳定性和重复性。在选择性方面，通过引入多种干扰物质（如NaCl、KCl、尿酸、草酸等）进行测试，发现这些物质对4-AP检测的影响均在5%以内，表明该传感器在复杂食品基质中具有较强的抗干扰能力。这些结果表明，PIL-Br@ZIF-8/MXenes/GCE电极不仅在实验室条件下表现出色，而且在实际应用中也具有良好的适用性。

本研究开发的传感器在检测4-AP方面具有显著优势。首先，其检测限低于现有方法，能够有效识别食品中极低浓度的4-AP，这对食品安全监测具有重要意义。其次，该传感器具备快速、低成本和操作简便的特点，能够满足对食品进行高频次、现场检测的需求。此外，该传感器的高灵敏度和良好选择性使其在检测非法添加剂和污染物方面具有广泛应用前景，尤其是在蔬菜、水果、蜂蜜、肉类和乳制品等食品基质中。

该研究不仅为4-AP的检测提供了一种新的材料平台，还为快速食品安全检测技术的发展奠定了基础。未来，该技术有望进一步应用于便携式食品检测设备和定量分析工具的开发，从而推动食品安全监测的智能化和高效化。此外，该研究提出的多组分协同策略也为其他食品污染物的检测提供了参考，具有广阔的应用前景。