摘 要
电化学传感器因其高灵敏度、快速响应和低成本等优势，在环境监测领域展现出广阔的应用前景。本研究以提升电化学传感器在复杂环境中的检测性能为目标，重点探讨了新型纳米材料修饰电极对目标污染物选择性识别及信号放大的作用机制。通过构建基于石墨烯-金属氧化物复合材料的电化学传感平台，并结合循环伏安法与差分脉冲伏安法，实现了对重金属离子和有机污染物的高灵敏度定量分析。实验结果表明，该传感器在宽线性范围内表现出优异的选择性和稳定性，检出限可低至皮克级别。此外，本研究创新性地引入机器学习算法优化数据处理流程，显著提高了多组分污染物的同时检测能力。研究表明，纳米材料与智能算法的协同应用为电化学传感器在实际环境监测中的性能提升提供了新思路，也为相关技术的产业化推广奠定了理论基础。关键词：电化学传感器 纳米材料 石墨烯-金属氧化物复合材料 机器学习 污染物检测
目 录
摘 要 I
第一章 绪论 2
1.1 电化学传感器环境监测背景与意义 2
1.2 国内外研究现状分析 2
第二章 电化学传感器性能影响因素分析 3
2.1 材料特性对性能的影响 3
2.2 工作条件对性能的作用 3
2.3 制备工艺对性能的优化 4
第三章 电化学传感器在典型污染物检测中的应用 5
3.1 水体污染监测中的性能表现 5
3.2 大气污染监测中的技术优势 5
3.3 土壤污染监测中的适用性研究 6
第四章 提升电化学传感器性能的关键策略 7
4.1 新型材料的开发与应用 7
4.2 信号放大技术的研究进展 7
4.3 数据处理算法的优化设计 8
结 论 9
致 谢 10
参考文献 11
原创性声明 12
版权使用授权书 12
