近日，NUS 郑志强（Benjamin Tee）教授带领团队在 Nature Communications 发表突破性成果，一种超快感应、自修复、可循环的新材料“ReSURF”问世，助力水质监测技术迈向更高水平。
教授团队介绍
在此项研究中，设计与工程学院材料科学与工程系的郑志强（Benjamin Tee）副教授主导了ReSURF传感器的设计，并提出了从人体皮肤油脂保护层功能汲取灵感的仿生材料概念，成功推动了技术的落地。
郑志强副教授。来源：NUS
研究团队的核心成员还包括Liu Mengmeng与Yu Kelu。他们作为团队的重要力量，承担了ReSURF材料的制备工作以及将其集成到软体机器人平台的关键实验任务。
来自新加坡国立大学的郑志强副教授（右）、 Liu Mengmeng先生（左）、 Yu Kelu 女士（中）及其团队开发了 ReSURF 传感器——一种用于实时水质监测的超快、可拉伸、自修复和可回收的传感器——并在类似河豚的软机器人上进行了测试。来源：NUS news
研究成果
论文发表页面。来源：Nature
2025年7月1日，郑志强教授及其团队在国际知名期刊 Nature Communications 上正式发表了题为 “Recyclable self‑secreting autonomous healing dielectrics for water quality sensing” 的研究成果。
该论文详尽介绍了团队研发的、名为 ReSURF 的新型材料，其最大特色在于具备“自愈合、自分泌、可循环利用”的复合性能，可用于制造无需外部电源即可实时监测水质的柔性传感设备。
通过微相分离的 ReSURF 概念和设计。来源：Nature
研究中，ReSURF 材料通过类似人体皮肤分泌机制的仿生微相分离过程，生成具有纳米结构的耐水/耐油表面；这种表面能够自主分泌疏水疏油组分，快速形成电介质层并产生信号刺激，使水滴侵入时只需大约6毫秒即可捕捉污染物信号，信噪比高达约 30.7 dB，显著优于目前大多数水质传感技术。
此外，该材料能够承受极高拉伸应变（>760%，峰值达1000%），表现出卓越的柔韧性；其自愈性能以及可通过溶剂“闭环回收”再次加工制备，为设备的环保耐用及低维护风险提供坚实支撑。
研究团队还将 ReSURF 材料集成进软体“淡水河豚”机器人，实现了在模拟真实流动环境（例如河道流域）中对石油污染物及 PFAS（全氟烷基物质）等难检测污染物的实时监控，进一步验证了该材料在实地应用中的潜力。
将ReSURF传感器集成到仿河豚软体机器人上进行水质监测实验的示意图。来源：NUS news
研究团队计划进一步优化传感器性能，包括提高污染物检测的特异性、整合无线数据传输功能，并扩展系统以适应长期或大规模环境监测需求。同时，团队将探索更环保的材料替代方案，以持续提升可持续性。
郑志强副教授展望道：“未来的版本可能整合更多传感模式或基于机器学习的信号分析，以实现更精确的污染物识别与分类。我们期待此平台成为开发更智能、响应更快的水质监测系统的基础。”
