引言

化學戰劑（CWAs）作為高毒性化學物質，通過吸入或皮膚接觸可導致人體生理功能嚴重損傷。傳統溶液型熒光探針存在存儲困難和環境負擔等問題，而固態熒光薄膜憑借可集成化、非污染性等優勢成為研究熱點。近年來，該領域與機器學習（ML）的融合為CWAs檢測帶來突破性進展。

分類與毒性

CWAs按毒理作用分為六類：窒息性毒劑（如氯氣）、糜爛性毒劑（如芥子氣）、神經毒劑（如沙林）、全身中毒劑（如氫氰酸）、失能劑（如BZ）和刺激劑。其中神經毒劑通過抑制乙酰膽堿酯酶（AChE）引發神經系統癱瘓，致死劑量低至毫克級。

熒光檢測機制

薄膜探針通過光物理過程變化實現檢測，主要包括：

1. 光誘導電子轉移（PET）：分析物與探針間電子轉移導致熒光猝滅/恢復
2. 分子內電荷轉移（ICT）：極性變化引起發射波長位移
3. 聚集誘導發光（AIE）：克服傳統ACQ效應，提升固態靈敏度

薄膜工程創新

研究通過分子工程策略設計新型熒光團：

• 基底選擇：硅片/陶瓷實現納米級薄膜沉積
• 活性層構建：金屬-有機框架（MOFs）材料增強氣體吸附
• 器件集成：微流控芯片與薄膜耦合實現ppb級檢測

機器學習賦能

ML算法（如卷積神經網絡）可高效解析復雜熒光信號模式：

• 預測薄膜結構與性能關系
• 優化探針分子設計周期
• 實時識別多組分CWAs混合物

結論與展望

未來研究需解決薄膜穩定性與規�；�制備問題，ML輔助的智能傳感系統或將成為戰場預警和公共安全監測的核心技術。

（注：全文嚴格基于原文內容縮編，未添加外部信息）