Explosives are of significant interest to homeland security departments and forensic investigations. Fast, sensitive and selective detection of these chemicals is of great concern for security purposes as well as for triage and decontamination in contaminated areas. To this end, selective sorbents with fast binding kinetics and high binding capacity, either in combination with a sensor transducer or a sampling/sample-preparation method, are required. Molecularly imprinted polymers (MIPs) show promise as cost-effective and rugged artificial selective sorbents, which have a wide variety of applications. This manuscript reviews the innovative strategies developed in 57 manuscripts (published from 2006 to 2019) to use MIP materials for explosives. To the best of our knowledge, there are currently no commercially available MIP-modified sensors or sample preparation methods for explosives in the market. We believe that this review provides information to give insight into the future prospects and potential commercialization of such materials. We warn the readers of the hazards of working with explosives.

Usage of commercially available electrochemical gas sensors is currently limited by both the working range of the sensor with respect to temperature and humidity and the spikes in sensor response caused by sudden changes in temperature or humidity. Using a thermostatically controlled chamber, the sensor response of ammonia and hydrogen sulfide sensors was studied under extreme, rapidly changing levels of humidity with the aim of analyzing nebulized water samples. To protect the sensors from damage, the gas stream was alternated between a saturated gas stream from a Flow Blurring® nebulizer and a dry air stream. When switching between high and low humidity gas streams, the expected current spike was observed and mathematically described. Using this mathematical model, the signal response due to the change in humidity could be subtracted from the measured signal and the sensor response to the target molecule recorded. As the sensor response is determined by the model while the sensor is acclimatizing to the new humid conditions, a result is calculated faster than that by systems that rely on stable humidity. The use of the proposed mathematical model thus widens the scope of electrochemical gas sensors to include saturated gas streams, for example, from nebulized water samples, and gas streams with variable humidity.

Zusammenfassung Für die Detektion von Geruchsmustern in wässrigen Lösungen wurde die Ionenmobilitätsspektromtrie mit einem NH3 - und einem H₂S-Sensor kombiniert. Die leicht- und mittelflüchtigen geruchsaktiven Substanzen wurden mittels eines Nebulisers in die Gasphase überführt. Die Auswertung der Ionenmobilitätsspektren erfolgte mit einer Analyse der Peaks durch überwachte Klassifikation. Dabei wurden die einzelnen Peaks einer reinen Lösung durch Berechnung der stoffspezifischen Ionenmobilitätskonstante ( K0 -Wert) klassifiziert. Die entsprechenden Klassen wurden in einer Datenbank gespeichert. Durch die Berechnung der K0 -Werte unbekannter Peaks und deren Abgleich mit der Datenbank wurde eine Aussage über das Vorhandensein eines Fremdstoffes angegeben. Für die Auswertung der NH3 - und H₂S-Daten wurden die Signalverläufe mit einer Funktion modelliert. Die beschreibenden Parameter dieser Funktion dienen zur Erstellung einer Regressionsgeraden in Abhängigkeit der Konzentrationen der Proben. Durch die mathematische Beschreibung der Kurvenverläufe konnte der Einfluss der Feuchtigkeitsausschläge und die benötigten Messdauer reduziert werden. Mit Hilfe der parametrisierten Funktion können die Signalverläufe von unbekannten Messdaten modelliert und mit den Regressionsgeraden die jeweiligen Konzentrationen bestimmt werden. Gesamtergebnis der Arbeit ist eine Software, in welcher die Messdaten der Sensorsysteme eingelesen und ausgewertet sowie die entsprechenden Ergebnisse in visueller Form dargestellt werden können. Zusammenfassend konnte mit der mathematischen Implementierung ein Programm realisiert werden, welches eine automatisierte Aussage über das Vorkommen von Fremdstoffen in wässrigen Lösungen generiert.