廣東
近日，青島農業大學李峰教授團隊在《Advanced Materials》期刊上發表題為“Bioinspired super-resolution electrochemiluminescence imaging based on triboelectric nanogenerator for electrode-electrolyte interface analysis”的研究成果。青島農業大學為唯一署名單位，王從宇教授為該論文第一作者；蓋盼盼和李峰教授為該論文共同通訊作者。
研究團隊受到心臟“收縮-舒張”循環機制的啟發，創新性地將摩擦納米發電機引入電化學發光體系，構建了TENG驅動電化學發光（TECL）成像技術。利用TENG產生的高頻脈沖電壓，電極表面能夠在“激發”和“恢復”狀態之間快速切換，使發光體和共反應物得到持續補充，從而顯著緩解傳統ECL中的信號衰減問題，實現更加穩定和持久的發光輸出。在此基礎上，結合人工智能圖像重建技術，利用雙U-Net架構的零樣本超分辨網絡（ZS-DeconvNet），構建了超分辨TECL（ZSSR-TECL）成像平臺。該方法無需外部訓練數據即可實現圖像去噪、背景抑制和細節增強，大幅提升了界面成像的空間分辨率和分析能力。
圖1 TECL成像用于電極-電解質界面的分析
在電極-電解質界面研究中，界面活性通常呈現明顯的空間異質性，不同區域可能同時存在高活性區、普通活性區以及失活區。利用ZSSR-TECL成像技術，研究團隊成功實現了對上述不同活性區域的精準識別與區分。通過直接成像、信號強度分布分析以及區域總信號強度定量分析三種方式，能夠對界面催化活性進行定性與定量評價，將傳統的界面觀察提升為精確的活性表征。圖1展示了ZSSR-TECL技術對電極-電解質界面異質催化活性的分析結果。與傳統成像相比，超分辨重建后不同活性區域的邊界更加清晰，局部催化差異得到有效放大，為研究電極失活、腐蝕以及催化反應過程提供了更加直觀的可視化證據。
https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.73752
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