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重磅综述!天津大学&深圳大学:当“光学电子鼻”装上光子芯片与AI大脑,未来气体传感走向何方?

2026-06-24 00:29:19

导读：环境监测、工业安全、可穿戴医疗……这些领域迫切需要体积更小、精度更高的气体传感器。本文全面盘点了将可调谐二极管激光吸收光谱（TDLAS）技术“塞”进微小光子芯片的最新黑科技，结合 AI 算法，描绘了下一代超级“电子鼻”的发展蓝图！

标题：芯片集成可调谐二极管激光吸收光谱（TDLAS）气体传感器 (原题：Chip-Integrated Gas Sensors with Tunable Diode Laser Absorption Spectroscopy)
作者：Changlong Du, Xingyu Liu, Qiyue Lang, Siyu Liu, Chenghao Li, Zunyue Zhang*, Jiaqi Wang*, Tiegen Liu, and Zhenzhou Cheng*
单位：天津大学，深圳大学，东京大学
通讯：zyzhang2023@tju.edu.cn; jqwang@szu.edu.cn; zhenzhoucheng@tju.edu.cn
期刊：Advanced Materials Technologies · 2025
DOI：https://doi.org/10.1002/admt.202501609
领域：硅光子芯片 / 气体传感 / 柔性电子 / AI算法
一句话：本文全面综述了基于 TDLAS 技术的芯片集成气体传感器的最新进展，从光波导结构设计、降耗工艺到 AI 光谱降噪算法进行了系统梳理。

紧凑型光学气体传感技术在工业安全、环境保护、个人健康监测和精准农业中展现出了巨大的潜力。传统的传感器往往体积庞大，而将微型传感器与光电元件高度集成到单个芯片上，不仅成本低、能耗小，还适合大规模量产，堪称物联网设备的“绝配”。随着可穿戴设备和柔性电子技术的爆发，光学传感器的微型化已成必然趋势。

在众多技术中，可调谐二极管激光吸收光谱（TDLAS）技术因其高灵敏度、特异性和稳定性脱颖而出。它能精准检测甲烷（CH4）、二氧化碳（CO2）、乙炔等气体。近年来，研究人员开始将目光转向光子芯片（尤其是硅光子），因为它们利用 CMOS 兼容工艺，能够将多种光学功能集成在单个芯片上。不仅如此，硅、氮化硅和硫系玻璃等材料还能将探测范围扩展到中红外波段，这对于挥发性有机化合物（VOCs）的“指纹”检测至关重要。

本综述系统回顾了过去十年来片上 TDLAS 气体传感器的飞速发展，重点聚焦于波导器件设计、光谱处理算法以及前沿应用，旨在为气体传感、激光光谱和集成光学领域的研究人员提供一份详尽的“通关指南”。

图注：芯片集成 TDLAS 气体传感器全景图。a) 片上气体传感原理示意图；b) 基于波导长度的检测限（LOD）计算结果；c) 不同限制因子下 LOD 与波导长度的关系；d) 有无慢光效应时的 LOD 表现对比。

根据修正的朗伯-比尔定律，片上等效吸光度不仅取决于气体的固有吸收系数和浓度，还与波导长度、群折射率以及外部限制因子密切相关。理论分析表明，增强吸收、降低光学损耗以及利用算法降低光谱噪声，是提升芯片传感器检测限的三大法宝。

02 核心技术流派/现状 🧩

要在方寸之间的芯片上实现高灵敏度气体探测，科学家们可谓煞费苦心。本综述将核心技术突破分为了三大流派：

流派一：疯狂“吸光”的波导结构设计 💡

为了让光与气体分子产生更强烈的“亲密接触”，研究人员开发了多种特殊的波导结构来增强吸收：

TM模式波导：相比于传统模式，它能实现更高的限制因子。例如，有团队开发的硫系玻璃波导传感器，针对甲烷检测的限制因子大幅提升。
狭缝波导（Slot Waveguides）：利用狭缝结构将光场强烈限制在空气中。有研究在3.27微米波段利用该结构，将甲烷的检测限做到了惊人的 0.3 ppm。
悬浮波导：通过挖空底部的氧化层（BOX），大幅增加光学模式与气体分子的重叠率，同时还拓宽了中红外波段的透明窗口。
光子晶体与亚波长光栅（PhC & SWG）：引入了神奇的“慢光效应”，让光速减慢，从而在极短的距离内（比如毫米级）大幅增加光与气体的相互作用时间。

图注：用于增强芯片光吸收的各类波导结构盘点。a) TM模式甲烷传感器电镜图；b) 狭缝波导甲烷传感器；c) 用于异丙醇检测的悬浮波导；d) 基于光子晶体结构的慢光波导传感器。

流派二：与“光学损耗”死磕到底 📉

光学损耗和限制因子往往是鱼与熊掌不可兼得。为了打破这个僵局，研究者祭出了以下杀招：

晶圆厚度工程：比如悬浮纳米薄膜硅（SNS）波导，将光场挤压到波导表面，有研究借此实现了二氧化碳的高灵敏度探测，且器件的品质因数高达6乘以10的5次方。
波导形态裁剪：为了在小芯片上塞进长波导，研究者设计了阿基米德螺旋线和欧拉曲线，极大降低了弯曲损耗。
低损耗光学新材料：引入锗（Ge）、硫系玻璃（ChG）等材料，不仅损耗低，还将探测窗口进一步推向了更深的中红外波段。

图注：降低波导光学损耗的策略。a) SNS波导集成的二氧化碳传感器；b) 螺旋纳米硅波导甲烷传感器电镜图；c) 锗波导集成的低损耗传感器；d) 基于硫系玻璃的空芯波导乙炔传感器。

流派三：AI 加持的“去噪大法” 🧠

硬件不够，算法来凑！环境干扰、探测器噪声、标准具条纹噪声常常让微弱的气体信号被淹没。

数字滤波与光谱处理：利用小波变换、卡尔曼滤波、经验模态分解（EMD）等传统算法，或者基于傅里叶分析的动态条纹抑制技术，将检测限提升了数倍。
拥抱 AI 技术：引入卷积神经网络（CNN）和多层感知机（MLP），AI 不仅能重构受噪声污染的信号，还能从复杂的混合气体光谱中，精准分离并预测出多达19种二元 VOC 混合物的各自浓度！

图注：用于降低光谱噪声的 TDLAS 算法研究。a) 基于 CEEMDAN 分解的滤波去噪；b) 基于傅里叶分解和自适应回归的条纹校正算法；c) 用于混合气体光谱解析的多层感知机（MLP）AI 回归模型。

03 挑战与未来展望 🔮

尽管片上气体传感器进展神速，但作者也指出了未来 3-5 年亟待攻克的几大瓶颈：

向十亿分之一（ppb）级别进军：目前最好的片上传感器检测限仍在几十 ppb 到 ppm 级别，与自由空间光学传感器相比仍有差距。未来的突破口在于更精密的纳米制造技术、极端的慢光效应以及新型光热光谱技术的结合。
异质集成材料平台：未来的芯片不会是单一材料的天下。将中红外材料、薄膜铌酸锂的电光效应、二维材料以及 III-V 族材料进行异质集成，才能打造出包含片上光源、调制器和探测器的全功能“单片系统”。
AI 的终极形态：传感器与 AI 的结合将产生趋同进化。未来的片上 TDLAS 系统将实现“免校准运行”、“多路复用检测”和“自主智能决策”。
芯片实验室（Lab-on-a-chip）的爆发：结合微流控技术和器官芯片（Organ-on-a-chip），芯片集成传感器将在生物化学标记气体检测、无标签医疗诊断等领域大放异彩。图注：Zhenzhou Cheng（天津大学教授，通讯作者，研究方向为硅光子学）

04 总结与价值 🚀

本文为“光子芯片+气体传感”领域绘制了一份详尽的技术路线图，揭示了底层材料、波导架构与顶层 AI 算法深度融合的无限潜力，标志着我们在打造超微型、极高灵敏度、且具备“自我思考”能力的物联网智能传感节点的道路上迈出了关键一步！

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