二氧化硫是一种无色气体，有强烈的刺激性气味，长期吸入会损害呼吸系统和心脏。二氧化硫的精确测量对人体健康非常重要。而目前的二氧化硫传感器工作在高温下，容易受到湿度的干扰。因此，本工作采用溶液法将钙钛矿纳米晶体Cs₃Cu₂I₅涂覆在金属氧化物Fe₂O₃中，得到了室温二氧化硫气敏材料Cs₃Cu₂I₅@Fe₂O₃纳米晶体。同时，结合机器学习，传感器具有不同湿度环境下的自校准能力，实现了二氧化硫的高精度和抗干扰测量。此外，在这种结构中，涂层Fe₂O₃不仅有助于提高水的稳定性，而且将二氧化硫的相互作用转移到内部Cs₃Cu₂I₅，并将气敏温度降低到室温。基于Cs₃Cu₂I₅@ Fe₂O₃的二氧化硫传感器的响应/恢复时间为31/816 s，灵敏度为0.19 ppm。然后，采用智能分类算法进行识别，准确识别率高达95.0%。此外，运用密度泛函理论揭示了二氧化硫被Cs₃Cu₂I₅@ Fe₂O₃纳米晶吸附的气敏机理，能带结构显著变化，气体与纳米晶之间出现电子轨道杂化，反应良好。我们相信该传感器在二氧化硫方面将有潜力，利用机器学习智能消除湿度干扰的想法也可以扩展到其他气体传感器。
 

AlexNet network model; Gramian Angular Field (GAF)； Room temperature SO2 sensor； Self-calibrating SO2 sensors； The films of Cs3Cu2I5@Fe2O3