基于电子鼻的空气中可挥发有机物定量分析

采用6只不同掺杂的纳米ZnO气体传感器组成的电子鼻实现了空气中乙醇、丙酮、苯的定量分析。对比了多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)、人工神经网络(ANN)等不同算法在本实验中的应用,其体积分数平均标准误差分别为16.71×10-6,34.183×10-6,7.242×10-6。基于非线性函数映射的ANN算法具有最佳定量精度。研究表明:电子鼻在可挥发有机物(VOCs)定量分析中有潜在的应用前景。     

基于LaFeO3/YSZ/Pt结构的混成电势乙醇传感器研究

制备了以掺钇氧化锆(YSZ)为固态电解质,LaFeO3为敏感电极的混成电势乙醇气体传感器,LaFeO3通过溶胶－凝胶法制备并用XRD分析,利用场发射电子扫描显微镜对YSZ基底和敏感电极表面形貌进行了表征, 测试结果表明制备的传感器在350℃的工作条件下对乙醇有良好的响应(400×10-6乙醇时135ｍＶ)和较快的响应时间(50×10-6乙醇时14ｓ), 测试结果还表明此传感器有良好的可重复性和选择性。     

用In2O3薄膜制成的高感度半导体O3传感器

用In_2O_3作敏感膜研制出小型固态高感度(sensibilty)(10×10~(-9)~1×10~(-6)O_3传感器.研究了膜厚、气体湿度和工作温度等对传感器敏感特性的影响,发现AET(AdsorptionEffect Transistor)型O_3传感器具有灵敏的响应特性.并分析了薄膜表面的化学吸附及其对薄膜电导的影响,以及AET作用对O_3非常敏感的物理机制.     

基于13X型沸石分子筛的类神经毒气传感器

研制了基于13X型分子筛阻抗型气体传感器,探测了神经类毒气沙林的相似物甲基磷酸二甲脂(DMMP)。通过交流电压对传感器进行激励,得到其交流阻抗谱的变化,从而实现对不同体积分数DMMP的检测。对0.2×10-6,0.4×10-6和1×10-6DMMP气体分别进行了检测,在1×10-6时(频率为0.01 Hz)电阻的相对变化可达13.2%;同时,分别采用13X型和Cu-β型分子筛作为敏感膜对1×10-6DMMP,100×10-6CO2和饱和蒸汽压下的乙醇气体进行了选择性比较实验。实验表明:基于13X型分子筛膜传感器对DMMP的探测有较好的灵敏度和选择性。     

基于纳米分子筛敏感膜类神经毒气传感器

研究了ZSM5分子筛膜对神经类毒剂沙林的相似物甲基磷酸二甲脂的敏感特性,并结合高灵敏的石英谐振微天平(QCM)研制了甲基磷酸二甲脂气体传感器。测试甲基磷酸二甲脂气体的体积分数分别为10-6,5×10-6,20×10-6的气体。研究表明:基于ZSM5纳米分子筛膜的传感器的检测灵敏度高,对气体体积分数为10-6甲基磷酸二甲脂气体的检测灵敏度为60Hz/10-6,比半致死浓时积低;传感器的响应与脱附时间较快,对气体体积分数为10-6甲基磷酸二甲脂气体的响应与脱附时间均为100s;对同体积分数丙酮气体进行了频率响应测试,对传感器的选择性进行验证。还研究了ZSM5分子筛对甲基磷酸二甲脂气体的脱附再生条件,发现经过200℃脱附,分子筛的再生能力可以得到较好的恢复.     

基于微气体传感器阵列和神经网络的VOCs的辨别

六个由贵金属Au,Cu,Pt做添加剂的SnO2气体传感器构成了微气体传感器阵列.首先研究了这六只传感器对挥发性有机化合物(VOCs)敏感特性,本文中的VOCs 指VOCsmixture和甲醛(HCHO)气体,其中VOCsmixture是10 ppm甲苯、1 ppm丙酮、5 ppm α-派烯和10 ppm乙醇的混合气.然后采用BP神经网络对所获得的传感器信号进行了分析、识别.结果显示微气体传感器阵列与BP神经网络相结合不仅能有效地识别低浓度的单成分VOCsmixture和甲醛气体,而且也能有效地识别两元气体中的VOCsmixture和甲醛气体.     

用于检测糖尿病标志物的电子鼻优化设计

人体呼气中的丙酮含量可作为糖尿病的标志物.为实现无创糖尿病诊断,设计以金属氧化物半导体气敏传感器阵列为核心的人工嗅觉系统,对完成痕量丙酮的快速检测具有重要意义.通过多个气体流量控制器MFC(Mass Flow Controller)分别配制出模拟糖尿病患者呼气样本(30×10-6丙酮)与另两种干扰气体样本(30×10-6乙醇样本、15×10-6丙酮与15×10-6乙醇混合样本)进行实验,基于BP神经网络算法对3种气体定性识别,并通过主成分分析PCA(Principal Component Analysis)算法对原始的高维特征子集进行降维优化.实验表明:PCA与BP算法相结合,可降低BP神经网络的复杂性、减少预测的误差,同时能够解决单个气体传感器交叉敏感问题,进而提高对气体的选择性.对痕量丙酮样本与另两种干扰气体样本进行分析识别,识别的结果显示:对3种样本的识别准确率为91％.该研究为准确识别糖尿病标志物实现无创诊断技术提供了理论指导.     

微液滴注法制备掺杂ZnO传感器及其气敏性能研究

采用自制ZnO颗粒,通过丝网印刷制备了ZnO平板型厚膜气体传感器,使用微液滴注的方法对ZnO传感器进行Mg,Mn,Sn,Pd掺杂,测量了传感器对乙醇、丙酮、苯、乙酸的气敏性能。结果表明:微滴掺杂能有效提高传感器敏感性和选择性,其中,Mg掺杂传感器对乙醇和丙酮具有最大响应值,同时Mn掺杂传感器对乙酸表现出了较好的选择性。     

基于聚合物-碳黑敏感膜的气体微传感器阵列研究

研究了一种使用聚合物-碳黑混合物作为敏感膜的新型化学气体传感器。通过将4种不同的聚合物敏感材料聚-4-乙烯基苯酚、聚环氧乙烷、聚已内酯和乙烯-醋酸乙烯酯共聚物与一定配比的碳黑混合物分别淀积在梳状微电极上,就可以获得这4种聚合物-碳黑化学电阻型气体微传感器阵列。用这4种传感器对4种气体体积分数为5×10-4的有机类气体(丙酮、乙醇、甲醇和甲苯)进行了测试,比较了传感器的电阻变化率。微传感器的响应值,即电阻的变化率最大接近1.9%;最小的优于0.01%。梳状微电极的形状适合低体积分数的探测。通过对4种传感器响应的主成分分析,可以完全分辨被检测的4种有机类气体。     

基于纳米ZnO气体传感器阵列的乙醇、丙酮、苯、甲苯、二甲苯的识别研究

采用6个不同掺杂的纳米ZnO气体传感器组成的阵列实现了乙醇、丙酮、苯、甲苯、二甲苯的识别。研究表明，掺杂可大幅度提高传感器的敏感度和对可挥发有机物（Vocs）的选择性。对比了k近邻法、线性判别法、反传人工神经网络、概率神经网络、学习向量量化等在本实验中的应用。反传人工神经网络具有最高识别率，可达100％。本研究表明电子鼻在空气质量监测中具有广阔的应用前景。     

双层厚膜结构改善气敏元件灵敏度和选择性研究

研究了厚膜印刷技术制备的双层膜结构气敏元件的灵敏度和选择性.测量结果表明:在二氧化锡(SnO2)单层膜下再添加一层纳米三氧化钨(WO3)材料厚膜,可以提高气敏元件对酒精、丙酮、甲醛、甲苯还原气体的灵敏度和选择性.当浓度为900×10-6时,将SnO2覆盖在WO3之上形成双层膜时,较两种材料对应的单层膜灵敏度均有所提升.因此,双层厚膜结构为改善元件的灵敏度和选择性提供了一种可行的方法.初步认为,双层膜的作用与膜的上、下排列顺序有很大的关系,也与双层界面间由于扩散效应所形成的过渡层有关.     

激光烧结纳米ZnO 气敏传感器制备及其气敏特性研究

以激光-感应复合加热法制备的纳米ZnO为原料，用激光烧结法制成的气敏传感元件，对乙醇、丙酮等五种挥发性有机化合物的敏感性进行了测定，同时又对所制成的传感元件作了SEM分析。实验表明，采用激光烧结的纳米ZnO较之电炉烧结的敏感度高，孔洞细小、孔隙率增多；且随着激光加工功率的提高，达到最大敏感度的温度却有所降低。     

氧化铋掺杂制备SnO2棒状晶粒气敏材料的研究

探讨了氧化铋掺杂的SnO2纳米棒状晶粒气敏材料的制备,并测试了材料的气敏特性。氧化铋在高温形成液相,促进SnO2棒状晶粒的形成,同时氧化铋作为气敏材料的添加剂提高了对乙醇等气体的灵敏度。结果表明,采用液相沉淀法制备纳米粉体,在Bi添加量为10mol%,850℃保温2h的烧结条件下,得到的SnO2棒状晶粒直径约50nm,线径比为5,且较为均一。粉体经过稀硝酸溶液浸泡,其晶粒形貌及相结构不变,酸洗处理后的棒晶粉体制备的气敏元件,电阻值适中,对气体灵敏度提高。对乙醇、丙酮、汽油、苯和氨气的测试说明,氧化铋掺杂的SnO2棒状晶粒作为气敏材料,在不同温区对乙醇和丙酮的灵敏度较高,而且工作温度较低,对汽油、苯和氨气等气体有较好的选择性。     

掺杂三乙醇胺铜配合物的PVA复合薄膜/K+交换玻璃光波导器件检测SO2气体

三乙醇胺酮配合物气敏性研究发现,该配合物与二氧化硫气体作用时透光率发生变化。以此结果为依据在K 交换玻璃光波导表面固定三乙醇胺铜配合物掺杂的聚乙烯醇复合薄膜,研制出了二氧化硫气体传感元件,并在光波导传感检测系统中测定其传感特性。实验结果表明,本传感元件对低浓度(500×10-9～15×10-6)二氧化硫气体有良好的线性快速可逆响应,低浓度氯化氢、硫化氢、二氧化氮、氨气以及挥发性有机物蒸汽对二氧化硫气体的检测没有干扰,具有灵敏度和选择性高、可逆性好,结构简单和易制作等特点。     

室温固相合成纳米SnO_2及气敏性能研究

用室温固相法合成了SnO2 纳米粉体,在粉体材料中添加无机造孔剂调整材料的微结构。考察不同烧结温度和造孔剂添加量对气敏性能的影响。结果表明:适宜的无机造孔剂和烧结温度能改善气敏材料的微结构,从而提高气敏性能。材料对乙醇有较好的敏感性和选择性。在4. 5V加热电压下,对体积分数为5×10-4的乙醇、汽油和丙酮的灵敏度分别为85. 91, 8. 34和8. 37。     

掺杂Au改善SnO2甲苯气敏元件性能的研究

SnO2掺杂Au,WO3,La制备了纳米材料,采用丝网印刷方法获得平面厚膜型甲苯气敏元件,通过测量材料的气敏特性和复阻抗谱,探讨了掺杂对元件的灵敏度、选择性和响应速度的影响。结果表明：Au掺杂能极大地提高元件对甲苯的灵敏度,在体积分数为100×10^-6甲苯气氛中灵敏度达35,元件的响应时间约为20s,恢复时间约为10s,对乙醇、甲醛、丙酮和苯气氛有良好的选择性。复阻抗分析说明对甲苯气氛的灵敏度来源于晶界电阻和晶界电容的变化。灵敏度提高与掺Au有效地改善了界面的氧吸附效应有关。     

Potentiometric VOC detection in air using 8YSZ-based oxygen sensor modified with SmFeO3 catalytic layer

Potentiometric oxygen sensor was fabricated and applied to detect several volatile organic compounds (VOCs; acetic acid, methylethylketone (MEK), ethanol, benzene, toluene, o- and p-xylene) at sub-ppm levels in the temperatures range of 400–500 °C. The electromotive force (EMF) linearly changed with the logarithm of VOC concentration. Especially for ethanol and MEK, the sensitivity and EMF at 1 ppm were distinctly lowered for the sensor with the SmFeO₃ coated Pt working electrode. It seems that ethanol and MEK were more easily oxidized on the SmFeO₃ surface than the other VOCs. A discriminative detection of ethanol and MEK apart from the others could be achieved with the combination of two types of the sensors, Pt|8YSZ|Pt(ref.) and SmFeO₃/Pt|8YSZ|Pt(ref.).