半導體金屬氧化物（SMO）氣體傳感器因其高靈敏度、低成本及低功耗等優勢，被廣泛應用于空氣監測、工業安全及有害氣體檢測等領域。納米技術的進步使得對半導體金屬氧化物的形態和電子結構的精確調控成為可能，從而提升其傳感性能。然而，將納米尺度半導體金屬氧化物應用于氣體傳感器時，通常需經歷材料合成與后續轉移至器件基底兩個步驟，這在確保高均勻性和可重復性方面面臨諸多挑戰。
據麥姆斯咨詢報道，近日，北京理工大學劉霞教授和中國科學院上海微系統與信息技術研究所涂敏研究員等人聯合提出了一種基于火花燒蝕打印技術的氣體傳感器規?；?/span>制備新策略，能夠同步合成半導體金屬氧化物薄膜并將其直接沉積到微熱板傳感器芯片上。這種一步法工藝能夠集成純相和貴金屬修飾的半導體金屬氧化物材料，實現ppb級的氣體檢測極限，并具備優異的器件間一致性。此外，由多種不同半導體金屬氧化物材料構成的氣體傳感器陣列，在結合機器學習算法后，能夠實現對四種氣體的精準分類（準確率> 99%），展示了該方法在規?；c智能化氣體傳感應用中的巨大潛力。相關研究成果以“Scalable fabrication of gas sensors via spark-ablation printing of semiconductive metal oxide nanoparticles and heterostructures”為題發表在Microsystems & Nanoengineering期刊上。
在這項工作中，研究人員提出了一種火花燒蝕打印技術，能夠在傳感器平臺上同步合成并沉積金屬氧化物納米顆粒。這種無需溶劑、無需轉移的工藝能夠實現精確的位置控制，并有助于制造高性能氣體傳感器?；鸹g打印技術通過在導電電極之間施加高壓放電，實現靶材的氣化。每次放電產生的氣化原子與團簇物在氣流中迅速淬冷并稀釋。原子與團簇之間的后續碰撞導致它們立即黏附并生長為納米顆粒，這些納米顆?？蛇M一步聚集成納米多孔團聚體。這些氣溶膠顆粒隨后由氣流輸送，并以空間可控的方式沉積到MEMS微熱板基底上。該無溶劑工藝可制備高化學純度的多孔金屬氧化物薄膜。當與空間可編程沉積技術結合時，還可實現區域選擇性圖案化，并在傳感器陣列中保持高度均勻性。
用于制備氣體傳感器陣列的火花燒蝕打印策略示意圖
研究人員利用火花燒蝕打印技術制備出SnO?薄膜原型，這是一種在化學電阻式氣體傳感器中廣泛應用的代表性氣體敏感材料。結果表明，經火花燒蝕制備的SnO?薄膜具有高結晶度、成分均勻性和多孔結構，提供了豐富的活性位點，并有助于氣體的高效擴散，從而為實現優異的氣體傳感性能奠定了堅實的結構基礎。
通過火花燒蝕打印沉積的半導體金屬氧化物薄膜表征
通過在MEMS微熱板的感測區域上進行區域選擇性打印多孔SnO?層，形成了化學電阻式氣體傳感器。在最佳工作溫度325 °C下，SnO?傳感器對0.5-5 ppm濃度范圍內的NO?表現出可逆響應。在反復暴露于2 ppm NO?時，響應信號幾乎保持不變，證實了傳感器的可重復性能。隨后對選擇性進行了評估，因為它是氣體傳感中的一個關鍵參數。以不同打印速度制備的SnO?薄膜對2 ppm的NO?、H?S、NH?和H?進行了測試。傳感器對NO?的響應顯著高于其他被測氣體，證實了傳感器的選擇性。
SnO?傳感器的氣體傳感性能
金（Au）、鉑（Pt）和鈀（Pd）等貴金屬具有高功函數和強電子俘獲能力，有助于半導體金屬氧化物界面上的電荷轉移。結合其固有的催化活性，這些特性可以提高傳感器靈敏度，降低工作溫度，并提高氣體選擇性，因此貴金屬被廣泛用于半導體金屬氧化物基傳感器的功能化。除了半導體金屬氧化物之外，火花燒蝕技術還可以用于沉積貴金屬簇，這些簇可以可控地集成到半導體金屬氧化物薄膜中。在此基礎上，研究人員通過Au和Sn電極的共燒蝕，制備了不同Au含量的SnO?薄膜。在275 °C的最佳工作溫度下，評估了Au摻入對SnO?傳感器傳感特性的影響。Au的電子和催化功能促進了Au-SnO?界面上的電荷轉移，并促進了氧的活化，從而解釋了響應增強、選擇性提高、檢測限降低以及恢復速度加快的現象。
Au/SnO?納米顆粒的表征和Au/SnO?基氣體傳感器的傳感性能
為了證明火花燒蝕打印技術的通用性，氣體傳感器由兩種代表性的半導體金屬氧化物制成：ZnO（n型）和NiO（p型）。與之前報道的基于半導體金屬氧化物的氣體傳感器相比，通過火花燒蝕打印制造的器件在響應性、檢測限和響應時間方面表現出頂尖性能。此外，這種方法顯示出可規?；恐圃斓木薮鬂摿ΓM一步證明其適用于高性能氣體傳感器的生產。
火花燒蝕打印制備的ZnO和NiO傳感器氣體傳感性能
火花燒蝕打印技術的材料通用性使得制備多氧化物傳感器陣列成為可能，這類陣列利用互補的響應模式來實現對多種氣體的可靠區分。因此，機器學習被應用于根據SnO?、ZnO和NiO傳感器的響應對氣體進行分類。混淆矩陣分析證實，在四種氣體中分類幾乎達到了完美，僅在H?和NH?之間存在少量（<1%）的誤分類。這些結果強調了火花燒蝕制備的氧化物傳感器陣列和機器學習的協同潛力，為環境監測和安全領域的智能氣體傳感提供了一條可靠的途徑。
利用所制備的傳感器陣列進行氣體識別的機器學習結果
綜上所述，研究人員驗證了火花燒蝕打印技術在制備高性能MEMS氣體傳感器方面的有效性。這種一步法工藝能夠同時生成納米尺寸的半導體金屬氧化物以及貴金屬修飾的半導體金屬氧化物，并將其直接沉積在傳感區域，從而有效克服了傳統合成-轉移工作流程的局限性。所制備的傳感器對H?S和NO?氣體表現出高傳感性能，并且在大面積傳感器陣列上具有優異的均勻性。利用該技術的通用性，研究人員進一步制備了多材料傳感器陣列，并將其與機器學習相結合，實現了對NO?、H?S、NH?和H?近乎完美的分類，誤分類率低于1%?？傮w而言，火花燒蝕工藝將材料合成與器件集成統一到單一且可規?；圃旃に囍?，為面向下一代環境、醫療和工業傳感應用的多氧化物電子鼻平臺提供了一條通用路徑。
論文鏈接：
https://doi.org/10.1038/s41378-026-01208-1
