Автоматика та інформаційно-вимірювальна техніка
СЕЛЕКТИВНІ БІОСЕНСОРИ НА ОСНОВІ ГРАФЕНУ В ЕКОЛОГІЧНОМУ МОНІТОРИНГУ
Ключові слова
графен
селективний біосенсор
екологічний моніторинг
важкі метали
математичне моделювання
Анотація
Проведено комплексний аналіз фізико-хімічних властивостей різних форм графену (CVD-графен, GO, rGO, LIG), механізмів трансдукції та стратегій функціоналізації поверхні (зокрема, за допомогою ДНК-аптамерів). Застосовано методи математичного моделювання для аналізу роботи GFET-біосенсора. Розрахунки базуються на рівнянні Дірака для безмасових ферміонів, дрейфово-дифузійній моделі провідності, ізотермі Хілла-Ленгмюра та враховують вплив квантової ємності графену. Систематизовано аналітичні характеристики графенових сенсорів для виявлення важких металів, пестицидів та патогенів. Розроблена математична модель GFET дозволила кількісно оцінити вплив екранування Дебая на чутливість пристрою в рідких середовищах. Встановлено, що для уникнення втрати сигналу довжина рецепторного шару (аптамера) повинна становити 2...3 нм, а іонна сила розчину не має перевищувати 10 мМ. Визначено оптимальне вікно стабільності сенсора (pH 6,0...6,2), що запобігає денатурації аптамера та гідролізу іонів металу. Моделювання підтвердило можливість досягнення межі виявлення (LOD) на рівні 0,1 нМ, а розрахований коефіцієнт селективності доводить високу специфічність сенсора до іонів свинцю навіть у присутності фонових електролітів. Обґрунтовано перспективність використання графенових біосенсорів як альтернативи традиційним аналітичним методам. Показано, що інтеграція масивів GFET з технологіями Інтернету речей (IoT) та алгоритмами штучного інтелекту (нейронні мережі, глибоке навчання) дозволяє створити високоефективні системи для безперервного екологічного моніторингу якості водних ресурсів та атмосферного повітря в режимі реального часу.
Як цитувати
[1]
«СЕЛЕКТИВНІ БІОСЕНСОРИ НА ОСНОВІ ГРАФЕНУ В ЕКОЛОГІЧНОМУ МОНІТОРИНГУ», Вісник ВПІ, вип. 1, с. 7–16, Лют 2026, doi: 10.31649/1997-9266-2026-184-1-7-16.
Посилання
A. M. Teli, S. M. Mane, S. A. Beknalkar, R. K. Mishra, W. Jeon, and J. C. Shin, “Graphene-Based Gas Sensors: State-of-the-Art Developments for Gas Sensing Applications,” Micromachines, vol. 16, no. 8, p. 916, Aug. 2025, https://doi.org/10.3390/mi16080916 .
M. A. Zafar, D. Waligo, O. K. Varghese, and M. V. Jacob, “Advances in graphene-based electrochemical biosensors for on-site pesticide detection,” Front. Carbon, vol. 2, pp. 1325970, Nov. 2023, https://doi.org/10.3389/frcrb.2023.1325970 .
Y.-T. Wang, et al., “A comprehensive review of graphene-based biosensors: Fabrication, applications, characterization and future perspectives — A review,” APL Bioengineering, vol. 9, no. 3, pp. 031504, Sep. 2025, https://doi.org/10.1063/5.0266596 .
C.-W. Huang, C. Lin, M. K. Nguyen, A. Hussain, X.-T. Bui, and H. H. Ngo, “A review of biosensors for environmental monitoring: principle, application, and corresponding achievement of sustainable development goals,” Bioengineered, vol. 14, no. 1, pp. 58-80, Dec. 2023, https://doi.org/10.1080/21655979.2022.2095089 .
O. Moldovan, B. Iñiguez, M. J. Deen, and L. F. Marsal, “Graphene electronic sensors – review of recent developments and future challenges,” IET Circuits, Devices & Syst, vol. 9, no. 6, pp. 446-453, Nov. 2015, https://doi.org/10.1049/iet-cds.2015.0259 .
N. Alzate-Carvajal, and A. Luican-Mayer, “Functionalized Graphene Surfaces for Selective Gas Sensing,” ACS Omega, vol. 5, no. 34, pp. 21320-21329, Sep. 2020, https://doi.org/10.1021/acsomega.0c02861 .
R. Pereira, et al., “Cost-Effective Fabrication of Laser-Induced Graphene Electrochemical Cell for NADH Detection,” ACS Omega, vol. 10, no. 41, pp. 48100-48110, Oct. 2025, https://doi.org/10.1021/acsomega.5c04282 .
H. Kitadai, M. Yuan, Y. Ma, and X. Ling, “Graphene-Based Environmental Sensors: Electrical and Optical Devices,” Molecules, vol. 26, no. 8, p. 2165, Apr. 2021, https://doi.org/10.3390/molecules26082165 .
M. Saqib, et al., “Electrochemical Detection of Heavy Metals Using Graphene-Based Sensors: Advances, Meta-Analysis, Toxicity, and Sustainable Development Challenges,” Biosensors, vol. 15, no. 8, p. 505, Aug. 2025, https://doi.org/10.3390/bios15080505 .
M. Akbari, M. J. Shahbazzadeh, L. La Spada, and A. Khajehzadeh, “The Graphene Field Effect Transistor Modeling Based on an Optimized Ambipolar Virtual Source Model for DNA Detection,” Applied Sciences, vol. 11, no. 17, p. 8114, Aug. 2021, https://doi.org/10.3390/app11178114 .
J. P. Ramoso, M. Rasekh, and W. Balachandran, “Graphene-Based Biosensors: Enabling the Next Generation of Diagnostic Technologies — A Review,” Biosensors, vol. 15, no. 9, p. 586, Sep. 2025, https://doi.org/10.3390/bios15090586 .
G. Song, H. Han, and Z. Ma, “Anti-Fouling Strategies of Electrochemical Sensors for Tumor Markers,” Sensors, vol. 23, no. 11, p. 5202, May 2023, https://doi.org/10.3390/s23115202 .
V. G. Petruk, et al., “Analysis of the Promising Thin Film Materials for Graphene — Based Solar Panels in Decarbonization and Circular Economy Processes,” Visnyk of Vinnytsia Politechnical Institute, vol. 182, no. 5, pp. 17-24, 2025, https://doi.org/10.31649/1997-9266-2025-182-5-17-24 .
S. Wei, Y. Dou, S. Song, and T. Li, “Functionalized-Graphene Field Effect Transistor-Based Biosensor for Ultrasensitive and Label-Free Detection of β-Galactosidase Produced by Escherichia coli,” Biosensors, vol. 13, no. 10, p. 925, Oct. 2023, https://doi.org/10.3390/bios13100925 .
D. M. Goodwin, M. Carta, M. M. Ali, D. Gillard, and O. J. Guy, “Enhanced Nitrogen Dioxide Detection Using Resistive Graphene-Based Electronic Sensors Modified with Polymers of Intrinsic Microporosity,” ACS Sens., vol. 10, no. 2, pp. 1378-1386, Feb. 2025, https://doi.org/10.1021/acssensors.4c03291 .
M. Khan, K. Indykiewicz, P. Tam, and A. Yurgens, “High Mobility Graphene on EVA/PET,” Nanomaterials, vol. 12, no. 3, p. 331, Jan. 2022, https://doi.org/10.3390/nano12030331 .
K. Aran, B. Goldsmith, and M. Moarefian, “Applications of Graphene Field Effect Biosensors for Biological Sensing,” in Trends in Biosensing Research: Advances, Challenges and Applications, F. Lisdat and N. Plumeré, Eds., Cham: Springer International Publishing, 2024, pp. 37-70. https://doi.org/10.1007/10_2024_252 .
J. Li, P. H. Q. Pham, W. Zhou, T. D. Pham, and P. J. Burke, “Carbon-Nanotube–Electrolyte Interface: Quantum and Electric Double Layer Capacitance,” ACS Nano, vol. 12, no. 10, pp. 9763-9774, Oct. 2018, https://doi.org/10.1021/acsnano.8b01427 .
Y. Dong, A. Lee, D. K. Ban, K. Wang, and P. Bandaru, “Femtomolar Level-Specific Detection of Lead Ions in Aqueous Environments, Using Aptamer-Derivatized Graphene Field-Effect Transistors,” ACS Appl. Nano Mater., vol. 6, no. 3, pp. 2228-2235, Feb. 2023, https://doi.org/10.1021/acsanm.2c05542 .
S. Mukherjee, et al., “A Graphene and Aptamer Based Liquid Gated FET-Like Electrochemical Biosensor to Detect Adenosine Triphosphate,” IEEE Trans. on Nanobioscience, vol. 14, no. 8, pp. 967-972, Dec. 2015, https://doi.org/10.1109/TNB.2015.2501364 .
X. Wang, Z. Hao, T. R. Olsen, W. Zhang, and Q. Lin, “Measurements of aptamer–protein binding kinetics using graphene field-effect transistors,” Nanoscale, vol. 11, no. 26, pp. 12573-12581, 2019, https://doi.org/10.1039/C9NR02797A .
R. J. S. Banicod, N. Tabassum, D.-M. Jo, A. Javaid, Y.-M. Kim, and F. Khan, “Integration of Artificial Intelligence in Biosensors for Enhanced Detection of Foodborne Pathogens,” Biosensors, vol. 15, no. 10, p. 690, Oct. 2025, https://doi.org/10.3390/bios15100690 .
M. A. Hussain, “Integrating environmental sensors and IoT for real-time detection of heavy metal pollutants in aquatic ecosystems,” IJAM, vol. 38, no. 5, pp. 1428-1445, Nov. 2025, https://doi.org/10.12732/ijam.v38i5.1339 .
J. Parthasarathy, S. S. Kumar, and J. Sundararajan, “AI-driven graphene-based electrochemical sensors for predictive detection of heavy metals in wastewater,” Microchemical Journal, vol. 221, p. 116839, Feb. 2026, https://doi.org/10.1016/j.microc.2026.116839 .
B. G. Chansi, M. Mir Wani, and T. Basu, “AI-Assisted Biosensors for Environmental Pollutant Monitoring,” in Biosensors for Environmental Analysis and Monitoring, Kiran, Ed., Cham: Springer Nature Switzerland, 2026, pp. 113-151. https://doi.org/10.1007/978-3-032-09430-8_5 .
