王玉忠教授团队在早期火灾预警技术研究中取得突破

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火灾是威胁工业生产和公众安全的灾害之一。在火灾形成时，易燃材料快速燃烧，释放大量热量和有毒烟气，造成不可逆转的火灾事故。相比于火灾发生后的灭火救援，开发先进的火灾预警技术及使用阻燃化材料可变“被动灭火”为“主动防火”，防火于未燃，是从根本上预防和杜绝火灾发生的有效措施。

现有的感温和感烟预警技术主要是通过热量辐射或烟雾颗粒到达传感器来触发警报，易受使用环境影响而产生误报和延迟预警（>100 s）；图像型探测技术受限于其检测信号（仅能检测明火或烟雾），即必须在火灾发生后才能进行预警，无法做到防火于未燃。目前工业场所和公共场所，尤其是一旦火灾发生将造成不可逆转危害的场所（如发电站、核电站、化工厂、危化品仓库、博物馆及商场等）的火灾提前预警问题亟待解决。

四川大学王玉忠教授团队受到自然界中的植物叶绿素的代谢和分子结构启发，设计制备出可在潜在火灾的高温下发生智能变色的分子传感器（Precursor Molecular Sensor，PMS），并将其与图像识别算法相结合，发展了一种防火于未燃的极早期潜在火灾和早期火灾的探测预警技术，可实现20 s内潜在火灾高温响应（275°C）和3 s内明火预警（预警技术示意图如图1所示）。

图1 火灾探测预警技术示意图

植物体内叶绿素的合成与分解代谢受到外界环境（光、温度等）的影响，并导致植物叶片发生颜色变化。受此启发，作者设计出可在高温下发生化学结构转变，形成与叶绿素结构类似的酞菁环结构的邻苯二腈作为分子传感器PMS。

将PMS混入乳胶漆中即可制备火灾探测预警器件，在275°C（潜在火灾高温）的模拟实验中，该器件可以响应高温，并产生变色信号，肉眼约2min可以观测到明显的变色。进一步设计可捕获传感器变色信号进行潜在火灾探测的智能识别算法并编写APP程序，图像识别算法的引入极大地缩短了变色信号的识别时间，在275°C的高温模拟实验中，可在20 s内探测到潜在火灾的高温（275°C）和3 s内明火预警。

该研究工作“Bioinspired Color Changing Molecular Sensor toward Early Fire Detection Based on Transformation of Phthalonitrile to Phthalocyanine”发表在Advanced Functional Materials。该研究为新一代火灾预警器件的开发与制备提供了全新思路，对推动早期/极早期火灾预警技术走向实际应用具有重要意义。该文的第一作者是博士研究生付腾，通讯作者是王玉忠教授和汪秀丽教授，该工作得到国家自然科学基金重点项目（21634006）等项目的资助。

参考文献：

https://doi.org/10.1002/adfm.201806586