电子鼻在危险爆炸物检测中的应用研究

利用由18个纳米氧化锌厚膜气敏传感器组成的阵列对硝铵、矿山炸药、苦味酸、2,4二硝基甲苯(DNT)这4种典型爆炸物样品进行了测量.采用动、静态相结合的采样方法考察了传感器阵列的检测能力,在动态实验中通过提取不同的特征值并利用主元分析(PCA)和聚类分析(CA)方法对数据进行了分析和识别.静态实验结果表明传感器阵列在不同浓度上对4种典型爆炸物均有不同程度的响应,该方法能检测到硝铵、矿山炸药、苦味酸的浓度低至3.34 μg/L,DNT为83.3 μg/L;动态实验结果表明提取极值为特征值对阵列进行PCA、CA分析,可使4种典型爆炸物在毫克级上能完全区分.以上结果说明电子鼻技术在危险爆炸物检测中是一种很有发展前途的实用技术.     

一种TNT爆炸物气体传感器的初步研究

该文在ITO电极表面组装TiO2和CdS量子点,构建用于三硝基甲苯(TNT)气体现场快速检测的ITO/TiO2/CdS传感器.通过该传感器对TNT气体吸附前后电位变化的研究,探讨爆炸物气体分子与量子点纳米材料的结合形式以及TNT气体分子在CdS和TiO2表面所发生的反应过程和传感机理.该传感器响应速度快,灵敏度高,在恒电流6 mA条件下,TNT气体浓度在15～1 500 μg/L范围内与传感器响应呈良好的线性关系,最低检测限为7μg/L(S/N=3).该工作初步研究了TNT爆炸物传感器的制备、优化条件和响应机理.该类传感器在应对突发性事件的发生、维护公共安全和人民健康等方面将会具有广阔的应用前景.     

基于传感器动态检测和神经网络的气体识别

提出将气体传感器阵列动态检测与人工神经网络相结合的方法实现气体的识别。设计了用该方法进行气体检测识别的实验系统。该方法具有实验次数少、识别准确度高的优点。实验以4个金属氧化物半导体气体传感器组成的阵列为例,详细讨论了该方法的实验过程及识别结果。通过实验对甲烷、乙醇、丙酮3种气体及其混合气体进行识别,结果表明:该方法的正确识别率达到100%,具有很高的实用价值。     

基于聚吡咯纳米阵列的葡萄糖传感器研究

该文以聚碳酸酯为模板,运用电化学聚合法制备了聚吡咯纳米阵列电极,以戊二醛作为交联剂实现了葡萄糖氧化酶在聚吡咯纳米阵列上的稳定固载.通过循环伏安(CV)以及i-t曲线实验研究了基于聚吡咯纳米阵列修饰葡萄糖传感器的电化学性能.实验结果表明,该修饰电极对葡萄糖具有良好的电化学响应,其线性范围为5.0×10-6 mol/L～6.0×10-3 mol/L,检测限为1.0×10-7 mol/L.该传感器具有检测限低、响应速度快、稳定性好等特点,应用于人体血液样品的检测取得了满意的结果.     

前列腺特异性抗体电化学免疫传感器研制

制得自组装巯基丁二胺铜(Ⅱ)/纳米金胶/前列腺特异性(PSA)抗体免疫传感器.在pH=5.2的磷酸盐底液中,采用示差脉冲法对PSA进行定量测定.结果显示:该传感器的氧化峰电流减少值与PSA浓度在0.005～0.48mg/L范围内成线性关系,检测下限为2μg/L.在40μg/L PSA浓度下测量BSD=2.9%(n=8),该免疫传感器稳定性和抗干扰性较好.检测血清中PSA结果满意.     

基于气体传感器阵列和非线性信号分析技术的龙井茶品质检测方法研究

本文研究了一种基于传感器阵列信号分析的龙井茶品质检测技术,采用多气体传感器阵列构建检测平台,实验检测不同储存时间的龙井茶样品,并对传感器阵列信号开展信号分析。为了进一步优化传感器阵列检测龙井茶品质的准确性,对传感器阵列参数优化,得到优化之后的阵列,优化后的传感器阵列具有更高的准确性。采用载荷分析（Loadings）、归一化处理进行数据的预处理。实验采用模糊c均值聚类（FCM）、k近邻函数（KNN）和概率神经网络（PNN）三种方法对传感器阵列检测信息进行了模式识别,以评估所构建系统的检测精度。结果表明三种方法的识别正确率分别为90.83%,90%和93.3%。结果表明KNN和PNN针对气体传感器阵列检测龙井茶品质领域均呈现了较好的模式识别结果。以上结果证明该系统具有较好的检测精度,随机共振系统输出相关系数曲线可以较好的区分不同茶叶样品,并且依托互相关系数特征峰值构建了其品质分析模型。     

基于比色传感器阵列的农残检测系统设计

针对传统农残检测方法需使用大型分析仪器、操作复杂等不足之处,根据比色传感器阵列与待测样品交叉响应产生颜色变化的基本原理,设计了一种新型的农残检测系统.系统的下位机为PIC16F877A微控制器,辅助上位机完成对检测温度和检测流程的控制;上位机完成对比色传感器阵列的图像采集和图像处理,获得检测结果.最后应用该系统对浓度为0.1mg/L的3种农药溶液进行检测,结果表明:该系统能准确检测识别这3种农药溶液.     

交通环境有毒气体的检测技术研究

针对交通环境中毒害较大的CO、NO₂和CH₄三种气体,优选金属氧化物半导体气体传感器构成阵列,并对BP网络进行改进,采用有弹回的BP算法,构造了电子鼻系统。实验结果表明,系统能够以较高的精度检测出交通环境中三种有毒气体的浓度。     

基于超声法的微量SF_6泄漏检测

为实现对电力系统中设备内SF6气体泄漏监测,采用超声技术对其进行探测。通过微量气体浓度理论模型寻找出浓度与声速的相关特性,进一步建立单通道超声传感器检测模型,采用DFT数字相位计测相位差法求取声速,进而计算出SF6气体浓度。在研制的超声测量系统上进行SF6标准气体检测试验,该实验在设计的气体标定装置上进行,保证测量结果的可靠性。实验结果表明了该方法测量SF6气体泄漏的可行性,其精度可达μL/L水平,平均相对误差5%左右。     

用于无创检测皮下葡萄糖的新型生物传感器研究

以无创检测人体血糖为应用需求,采用高灵敏度锇氧化还原聚合物修饰在薄膜电极上,并通过戊二醛交联法固定酶分子制备成新型生物传感器。实验结果表明:在0~700μmol/L的葡萄糖标准浓度范围内,传感器灵敏度为23.955 nA/(μmol.L-1),最低检测限为0.3μmol/L,相关系数为0.999;在标准皮下葡萄糖浓度0~19mmol/L浓度范围内,被抽取出的葡萄糖电流响应值与皮下葡萄糖的浓度成线性关系,线性相关系数为0.994,灵敏度为4.03 nA/(mmol.L-1);单只传感器对100μmol/L葡萄糖检测的精度为4.07%(n=10),不同传感器之间对100μmol/L葡萄糖测量的精度为3.22%(n=10),在4℃条件下,传感器的寿命可达450 d。     

电子鼻传感器阵列优化及其在醋的分类中的应用

利用6个TGS系列气敏传感器阵列对醋进行了检测。按照Wilks统计量最小的原则对传感器阵列进行了优化,得到了由4个传感器组成的用于检测醋的种类的最佳传感器阵列。对阵列优化前后的数据,用PCA、LDA进行对比研究,结果表明,优化后的阵列可以更好地对醋鉴别分类。因此,所给出的优化方法是有效的。     

Method for increasing reliability in gas detection based on indicator gradient in a sensor array

We present a method for analyte detection using an optical sensor array. The method is implemented in an ammonia gas detector, using a pH sensitive dye. The array is composed of four sensors, each coated with a different concentration of the dye. The resulting signal vector is collected by measuring the absorption at a single wavelength, at each sensor. Simple correlation of the signal vector with an expected gradient-like response enables detection of ammonia. Moreover, it improves immunity to false signals created by changes in illumination intensity and the humidity of the environment. The method of detection is generic and applicable to sensor arrays where the probe concentration can be controlled.     

氧化锌气体传感器的制备及甲烷检测特性研究

甲烷(CH4)是电力变压器油纸绝缘中溶解的主要故障特征气体,能有效反映运行变压器油纸绝缘故障.气体传感检测是油中气体在线监测、分析的关键.基于水热法,制备了氧化锌(ZnO)纳米片和纳米球气敏材料及传感元件,基于实验室搭建的微量气体检测平台测试了其对CH4的检测特性.研究表明:基于ZnO纳米片制作的气体传感器比纳米球传感器对CH4表现出更好的气敏性能,对50μL/L CH4的最佳工作温度降低了约60℃,同时对低浓度(1μL/L～20μL/L)CH4表现出较高的线性度和长期稳定性.本研究对研制高性能的ZnO基CH4气体传感器奠定了基础.     

最小二乘法在电子鼻动态信息融合中的应用

基于集成气敏传感器阵列和多传感器信息融合技术的电子鼻系统,可用于气体/气味的定性定量识别.电子鼻走出实验室的关键是高效的识别算法和简化的实验装置.本文提出最小二乘法在简化的电子鼻系统中的应用模型.利用线性最小二乘法拟合传感器阵列的动态响应曲线,建立电子鼻系统的知识库并进行智能识别.利用该方法并结合气体传感器阵列在不同温度条件下的动态响应信号,对雪碧、酷儿和绿茶三种饮料样本进行定性识别,仿真验证结果表明该方法的识别准确率达到100%.     

Enhancing the sensitivity of ionic liquid sensors for methane detection with polyaniline template

Flammable gas sensors are essential in occupational health and safety to prevent fire or explosion in gas facilities and underground mining. Our early study demonstrated that ionic liquid (IL)/quartz crystal microbalance (QCM) gas sensors and sensor arrays were excellent for the detection of various organic vapors at both room temperature and elevated temperatures. In this paper, we developed a general method that significantly enhanced the sensitivity of the IL/QCM sensors for flammable gases detection by immobilizing IL on a conductive polymer polyaniline (PAn) template. Studies were performed to optimize the PAn oxidation states, thickness, and IL concentrations. Results showed that the sensitivity increased with increasing the PAn film thickness and the amount of IL immobilized within the PAn film. The sensitivity depended also on the oxidation state and doping state of PAn. With doped and partially oxidized PAn (emeraldine salt) the IL/QCM sensor showed the best performance. The current detection limit for methane was as low as about 115 ppm at room temperature. The sensitivity also depended on the structure of the IL used. Among the four ILs tested, two of them showed excellent sensitivities after being immobilized in the PAn film.     

A background elimination method based on wavelet transform in wound infection detection by electronic nose

When mice are used as experimental subjects in the detection of wound infection based on electronic nose (enose), the background, i.e., the smell of the mice themselves, is very strong, and most useful information is buried in it. A new method is proposed to eliminate the background and discriminate wound infection based on a gas sensor array composed of 15 gas sensors. It employs thirteen-scale and the first order Daubechies (db1) wavelet analysis to decompose each signal of the sensor array. Direct multiplication of wavelet transform coefficients at corresponding scales between response signals of the wounded and healthy mice are used to eliminate background smell. The approximation coefficients of which the background had been eliminated are used as the inputs of RBF (Radical Basis Function) network for discrimination. The result shows that this method is effective and practical for background elimination in the detection of wound infection. Besides, this method is also useful in dimensionality reduction.     

微结构气敏传感器的热分析与结构设计

微结构气敏传感器由于其微型化、低功耗、易阵列化、易智能化、易批量生产等独物优点,受到国内外研究者的广泛重视。本文分析膜片型微结构气敏传感器基本单元的热学行为,用有限元方法模拟计算多种不同电极结构的器件功耗及工作区温度分布,提出了进一步降低黛耗改善工作区温度均匀性的途径和方法,并讨论了微结构气敏传感器设计中应着重考虑的问题。     

Irreversible sensing of oxygen ingress

Absorption-based opto-chemical sensors for oxygen are presented that consist of leuco dyes (leuco indigo and leuco thioindigo) incorporated into two kinds of polymer matrices. An irreversible and visible color change (to red or blue) is caused by a chromogenic chemistry involving the oxidation of the (virtually colorless) leuco dyes by molecular oxygen. The moderately gas permeable copolymer poly(styrene-co-acrylonitrile) and a highly oxygen-permeable polyurethane hydrogel, respectively, are used in order to increase the effective dynamic range for visualizing and detecting oxygen. We describe the preparation and properties of four different types of such oxygen sensors that are obtained by dip-coating a gas impermeable foil made from poly(ethylene terephthalate) with a sensor layer composed of leuco dye and polymer.     

基于最近邻域法的气体传感器模式识别技术研究

提出将气体传感器阵列检测与最近邻域法相结合的方法实现气体的模式识别。设计了用该方法进行气体识别的实验系统。该方法具有实验次数少,且识别准确度高的优点。实验以3只金属氧化物半导体气体传感器组成的阵列为例,详细讨论了该方法的实验过程与识别结果。通过对CH4,H,CO 3种气体进行识别实验,结果表明:该方法的正确识别率达到100%,具有很高的实用价值。