气体传感器阵列研究及案例分析
《ZnO纳米线阵列的可控制备及气敏性研究》范文
《ZnO纳米线阵列的可控制备及气敏性研究》篇一一、引言随着纳米科技的飞速发展，纳米材料因其独特的物理和化学性质在众多领域展现出巨大的应用潜力。
其中，氧化锌（ZnO）纳米线因其高表面活性、良好的电子传输性能以及在光电器件、传感器等方面的广泛应用，受到了广泛关注。
本文将重点探讨ZnO纳米线阵列的可控制备方法及其在气敏性领域的应用研究。
二、ZnO纳米线阵列的可控制备1. 制备方法ZnO纳米线阵列的制备主要采用化学气相沉积法（CVD）。
该方法通过控制反应温度、反应物浓度、生长时间等参数，实现对ZnO纳米线尺寸、形貌和密度的调控。
此外，还可以结合其他物理或化学方法，如溶胶-凝胶法、模板法等，进行复合制备。
2. 制备过程（1）准备工作：准备清洗干净的基底（如硅片、玻璃等），以及所需的反应物（如Zn粉、氧化锌粉末等）。
（2）反应过程：在特定的温度和压力下，将反应物加热至反应温度，通过控制反应时间，使ZnO纳米线在基底上生长。
（3）后处理：反应结束后，对样品进行清洗和干燥处理，以去除残留的反应物和杂质。
三、气敏性研究1. 气敏性原理ZnO纳米线具有较高的表面活性，能够与气体分子发生相互作用，导致其电阻发生变化。
这种变化与气体分子的种类、浓度以及温度等因素有关，从而实现对气体的检测和识别。
2. 实验方法（1）气敏性能测试：通过将ZnO纳米线阵列置于不同浓度的目标气体中，测量其电阻变化，分析其气敏性能。
（2）对比实验：选择其他类型的ZnO纳米材料或传统传感器进行对比实验，以评估ZnO纳米线阵列的优越性。
3. 实验结果与分析（1）结果展示：通过实验测得ZnO纳米线阵列在不同浓度目标气体下的电阻变化曲线。
（2）结果分析：分析ZnO纳米线阵列的气敏性能与气体浓度、温度等因素的关系，探讨其气敏机理。
同时，与对比实验结果进行比较，分析ZnO纳米线阵列的优越性。
四、结论本文研究了ZnO纳米线阵列的可控制备方法及其在气敏性领域的应用。
气体传感器阵列-王磊
传感器是根据SnO2薄膜在气体环境中的理化性质，设计出的一种三阵列气 体传感器，其中三个材料配比各不相同的敏感元在气体环境中响应不同，分 别对还原性气体，弱氧化性气体，易氧化性气体敏感，因此可通过三个敏感 单元的交叉敏感特性可以对大多数气体敏感。
4.2 三阵列SnO2薄膜气体传感器（AQC）
实例分析——AQC分类地沟油：
2.2 气体传感器阵列与多元一次方程组
假设一个由N个气体传感器构成的阵列用来分析M种气体。阵列对M种
气体响应的集合为M个随机过程的集合，矩阵形式表示为：
(t) {[1(t),2(t) M(t)],t T }
11(t ) 21(t )
N 1(t)
12(t) 1M(t)
22(t )
2M
SnO2敏感机理
反应条件
特性
空气中的氧在表面夺取电子变 成化学吸附氧
O2 2e 2O
使电导率下降
还原性气体从化学吸附态的氧 离子移走一个电子释放回导带， R O RO e
减少传感器电阻
与环境中其他氧化性气体反应
X ne X n
使电导率下降
三阵列敏感 单元
图4-1 产品实物图
4.2 三阵列SnO2薄膜气体传感器（AQC）
关系
换关系，可以更准确的获取气体浓度信息
4.1 阵列传感器比较
德国UST公司气体传感器阵列
产品名称 生产厂家
敏感气体
AQC 德国UST公司 还原性气体、弱 氧化性气体、强
氧化性气体
AAQC 德国UST公司
CO2 、CH4 、CO 、 CH2O
测量指标
定性测量
定量测量
4.2 三阵列SnO2薄膜气体传感器（AQC）
基于气体传感器阵列的混合气体定量分析
第27卷 第7期2006年7月仪器仪表学报Chinese Journal of Scientific Instrument127No17J ul12006基于气体传感器阵列的混合气体定量分析3太惠玲 谢光忠 蒋亚东(电子科技大学光电信息学院新型传感器教育部重点实验室 成都 610054)摘要 优选CO和H2气体敏感的半导体气体传感器组成阵列,建立实时数据采集系统,结合BP神经网络模式识别技术,实现了混合气体组分的定量分析。
讨论了不同响应时间下的阵列输出值、不同的数据预处理算法及不同的神经网络结构等主要影响因素对网络输出结果的影响。
结果表明,采用RRD预处理算法对3min响应时间下的阵列输出值进行处理,再输入到有12个隐层神经元数的3层BP神经网络进行训练,预测的效果最好。
该处理模式能较准确地完成CO和H2混合气体组分的定量分析。
关键词 气体传感器阵列 BP神经网络 定量分析中图分类号 TP212 文献标识码 A 国家标准学科分类代码 520120G as quantitative analysis based on the gas sensor arrayTai Huiling Xie Guangzhong Jiang Yadong (School of O pto2elect ronic I nf ormation,the Key L aboratory of N ovel S ensor Minist ry of Education,Universit y of Elect ronic Science&Technolog y of China,Cheng du610054,China)Abstract The semico nductor gas sensors sensitive to carbon monoxide and hydrogen were cho sen to com2 pose t he gas sensor array,and an on2line data acquisition system was const bining wit h t he pat2 tern recognition techniques of back2propagation(B P)neuron network,t he system was used to carry out t he quantitative analysis of t he partial gas concent ration in a mixt ure.The main effect factors to t he out2 p ut s of B P neuron network,such as array outp ut s under different response time,t he different p re2p rocess2 ing algorit hms and t he different st ruct ures of t he neural network,are discussed in t his paper.It is shown t hat t he best prediction result s are obtained when t he array outp ut under3min response time is p rocessed using RRD pre2p rocessing algorit hm and used as t he act ual inp ut of t he neural network,t hen t he t raining and testing of t his t hree2layer BP neuron network wit h12neurons in hidden layer are performed.This p ro2 cessing mode can accomplish t he quantitative analysis of t he partial gas concent ration of t he mixt ure(hy2 drogen and carbon monoxide)accurately.K ey w ords gas sensor array Back2Propagatio n neural network quantitative analysis1 引 言 对混合气体的分析是科学研究、生产过程和环境检测的一个重要环节。
《基于传感器阵列的危险污染气体检测系统设计与研究》
《基于传感器阵列的危险污染气体检测系统设计与研究》一、引言随着工业化的快速发展，环境安全问题日益凸显，尤其是对危险污染气体的检测和管理。
准确、高效的污染气体检测系统在保障环境安全和人民健康方面具有重大意义。
基于传感器阵列的检测技术，凭借其高灵敏度、实时性和低成本的特点，被广泛应用于危险污染气体的检测。
本文将详细介绍基于传感器阵列的危险污染气体检测系统的设计与研究。
二、系统设计1. 硬件设计本系统主要由传感器阵列、数据处理单元、通信模块和电源模块等组成。
其中，传感器阵列负责感知危险污染气体的浓度；数据处理单元负责对传感器数据进行处理和分析；通信模块用于将处理后的数据传输至远程监控中心；电源模块则为系统提供稳定的电源供应。
传感器阵列的选择对于系统的性能至关重要。
根据检测目标的不同，可选择不同类型的传感器，如可燃气体传感器、有毒气体传感器等。
此外，为提高检测精度，还可采用多个相同类型传感器的组合，形成传感器阵列。
2. 软件设计软件设计部分主要包括数据采集、数据处理、数据传输和用户界面等模块。
数据采集模块负责从传感器阵列中获取原始数据；数据处理模块负责对原始数据进行预处理、特征提取和模式识别等操作；数据传输模块将处理后的数据通过通信模块发送至远程监控中心；用户界面则提供友好的人机交互方式，方便用户操作和查看检测结果。
三、关键技术1. 传感器技术传感器技术是本系统的核心技术之一。
传感器的选择和配置直接影响到系统的检测性能。
因此，在选择传感器时，应考虑其灵敏度、稳定性、响应速度等因素。
此外，为提高传感器的抗干扰能力和使用寿命，还需对传感器进行定期的维护和校准。
2. 数据处理技术数据处理技术是本系统的另一关键技术。
通过对传感器数据进行预处理、特征提取和模式识别等操作，可以提高系统的检测精度和稳定性。
常用的数据处理方法包括数字滤波、数据融合、机器学习等。
其中，机器学习方法在模式识别方面具有较好的应用效果，可以有效地提高系统的检测性能。
第七章 新型气体传感器及阵列
识别功能—待测气体在敏感材料表面上的反应或吸附
比表面积、氧化活性、表面酸碱度等
转换功能—化学量向电学量（电阻）的转换能力
敏感材料的迁移率、晶粒尺寸等
敏感体的利用效率 —在待测气氛中敏感体电阻
变化部分占整个敏感体的比率 敏感材料的多孔性、催化活性及待测气体的 扩散系数等
还原性气体
Fe3+
Fe2+
吸附氧俘获电子，表层空穴 浓度进一步增加，表面层电 阻下降
吸附氧
原始态P型-MFe2O4
电子科技大学 敏感材料与传感器 课程组 制作
7.2 气体传感器敏感机理
2. 能级生成理论
还原性气体 束缚空穴
给电子
R
N型半导体 （SnO 、ZnO等）
2
氧化性气体
给空穴
减少导带电子数
R
导带 多晶硅薄膜SEM图 禁带 价带
N型半导体
电子科技大学 敏感材料与传感器 课程组 制作
7.2 气体传感器敏感机理
4. 接触粒界势垒理论
晶粒界面
半导体 晶粒 半导体 晶粒
电子接受型 气体：O2
半导体 晶粒
晶粒界面
半导体 晶粒
导带 禁带 价带
氧化性气体 吸取电子
导带
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ++
++
禁带 价带
势垒
N型半导体
第七章
新型气体传感器及阵列
电子科技大学
敏感材料与传感器 课程组
制作
目 录
7.1 概 述
基础
7.2 气体传感器敏感机理 7.3 新型气体传感器及阵列
加深概念
气体检测中的传感器阵列识别算法研究
气体检测中的传感器阵列识别算法研究随着现代工业以及日常生活中越来越多的涉及到气体的行业，气体检测技术也越来越成熟。
气体检测技术可以不仅用于检测有毒有害气体，还可以用于环境监测、安防监测、生命识别等多方面。
传感器是气体检测技术的重要组成部分，而传感器阵列识别算法的研究则可以更加精确地识别大量元素的混杂气体。
一、传感器阵列识别算法概述传感器阵列识别算法是指通过对传感器之间的数据进行处理，以识别混杂气体中各元素浓度的算法。
可以通过线性或者非线性的方式对数据进行处理，从而获得气体的主成分。
在使用传感器阵列识别算法之前，需要先进行特征提取，即对传感器输出数据进行降维，凸显出数据中主要成分。
一般来说，特征提取的方法有PCA、ICA、LDA等。
传感器阵列识别算法在气体检测领域中广泛应用，特别是在识别混杂气体中不同元素浓度的领域。
传感器阵列中传感器的数量可以达到几十个、上百个，但同时也因此需要更加精细的数据处理算法，以避免传感器阵列中产生干扰或者交叉响应的问题。
二、传感器阵列识别算法分类传感器阵列识别算法可以根据处理数据的方式进行分类，常见的分类有线性算法和非线性算法。
线性算法是指对传感器输出数据进行线性变换，以获得主成分，常见的线性算法有PCA、LDA等。
非线性算法则是指通过非线性变换对数据进行处理，以获取精确的气体成分。
常见的非线性算法有ICA、SOM等。
三、传感器阵列识别算法的应用传感器阵列识别算法可以广泛应用于气体检测领域。
特别是在复杂气体成分识别的领域，传感器阵列识别算法具有不可替代的作用。
在安防监测中，通过对空气中的成分检测，可以实时监测火焰、烟雾等因素，使相关人员更加安全。
在环境监测中，可以通过对空气中的成分检测，来观察各种污染物的浓度以及分布情况。
此外在生命识别方面，可以通过检测人员呼出的气体来提供精准的生命迹象。
四、传感器阵列识别算法发展趋势传感器阵列的应用范围逐渐扩大，非线性算法的发展势头更为喜人。
气体检测传感器阵列的设计与性能分析
气体检测传感器阵列的设计与性能分析随着工业发展和环境保护意识的提高，对气体污染的检测需求日益增加。
气体检测传感器阵列作为一种重要的检测工具，能够同时对多种气体进行准确、快速的监测，因此得到了广泛的应用。
本文将针对气体检测传感器阵列的设计和性能分析展开讨论。
首先，气体检测传感器阵列的设计需要考虑的关键因素之一是选择合适的传感器类型。
常见的气体传感器包括电化学传感器、光学传感器、半导体传感器等。
对于不同的气体监测需求，选择适合的传感器类型可以提高阵列的准确性和可靠性。
例如，在有害气体监测方面，电化学传感器往往具有较高的灵敏度和选择性；而在火灾预警领域，红外线传感器则具有更好的性能。
因此，在设计气体检测传感器阵列时应仔细考虑监测目标和环境条件，选择合适的传感器类型。
其次，传感器阵列的布局和排列方式也对性能起着重要影响。
合理的布局和排列方式可以提高传感器的覆盖范围和检测灵敏度。
一种常见的布局方式是采用网格状或均匀分布的方式排列传感器。
通过增加传感器的数量和密度，可以提高监测系统的全面性和灵敏度。
另外，传感器的位置选择也需要充分考虑气体的扩散情况和检测目标区域的特点，以确保传感器的准确性和可靠性。
另一方面，传感器阵列的信号处理和数据分析是保证其性能的关键环节。
传感器阵列采集到的原始信号需要经过滤波、放大、校准等处理，以提高信号质量和灵敏度。
随着计算机技术的发展，利用先进的信号处理算法和模式识别方法，可以对传感器阵列采集的数据进行更加准确和可靠的分析。
例如，利用模式识别算法可以实现对多种气体的快速鉴别和定量分析，从而进一步提高气体检测传感器阵列的性能。
此外，传感器的灵敏度和稳定性也是设计和性能分析中需要关注的因素。
传感器的灵敏度是指其对气体浓度变化的检测能力，而稳定性则是指在长时间使用中保持一定灵敏度和准确性的能力。
为了保证传感器阵列的性能，需要选择具有较高灵敏度和稳定性的传感器，并进行定期的校准和维护。
对于一些特殊环境条件下的气体检测，如高温、高湿等，还需选择适合的特殊材料和封装方式，以确保传感器的稳定性和可靠性。
气体传感器阵列的信号处理研究
法和传感器阵列。结果如表卜２，从表中我们可以清楚地看出， 采用传感器阵列和适当的信号处理方法确实降低了交叉敏感度。
表卜２．各种模式识别方法对改变交叉敏感度的作用
｜传感器组成
不采用处理法
ＰＬ８法处理输 出信号
ＴＬ８法处理输 出信号
ｌ单ｃ毗传感器
６０％
｝单ｃｏ传感器
７％
ｌ阵列
Ｃｍ
ｌ传感
ｌ器
Ｃ０
２７％
５％
Ｃａ
Ｃａ
Ｘ
Ｘ
Ｘ
Ａ
Ｍａ Ｍａ Ｍａ Ｍａ
Ｃａ
Ｘ
Ｘ
Ｘ
Ａ
Ａ
Ａ
Ｍａ Ｍａ Ｍａ
Ｘ
Ｘ
Ｘ
Ｘ
Ａ
Ａ
Ａ
Ａ
Ｄ
Ｄ
Ｘ
Ｘ
Ｘ
Ａ
Ａ
Ａ
Ａ
Ｔ
Ｄ
Ｄ
Ｘ
Ｘ
Ｅａ
Ｅａ
Ｅａ
Ａ
Ｔ
Ｔ
Ｄ
Ｄ
Ｘ
Ｘ
Ｅａ
Ｅａ
Ｅａ
Ｔ
Ｔ
Ｔ
Ｍｅ Ｍｅ
Ｘ
Ｅａ
Ｂｕ
Ｂｕ
Ｅａ
Ｐ
Ｐ
Ｐ
Ｅｔ
Ｍｅ
Ｅａ
Ｅａ
Ｂｕ
Ｂｕ
Ｈ
Ｐ
Ｐ
Ｐ
Ｅｔ
Ｅｔ
Ｗ
Ｗ
Ｈ
Ｈ
Ｈ
Ｐ
Ｐ
Ｐ
Ｍ
Ｍ
Ｗ
Ｗ
Ｈ
Ｈ
Ｈ
Ｈ
５．１４种气体的特征图
ＳＯＢ网络学习、工作规则的三个主要学习手段： （ａ）寻找与输入模式Ａｋ最接近的连接权向量
Ｋ＝（”∥Ｗ９２＇…，ＷｇＮ）。
新型气体传感器及阵列
《ZnO纳米线阵列的可控制备及气敏性研究》范文
《ZnO纳米线阵列的可控制备及气敏性研究》篇一一、引言随着纳米科技的快速发展，纳米材料因其独特的物理和化学性质在众多领域展现出巨大的应用潜力。
其中，氧化锌（ZnO）纳米线因其高比表面积、优异的电子传输性能和良好的化学稳定性，在传感器、光电器件、能源存储等领域得到了广泛的研究。
本文将重点探讨ZnO纳米线阵列的可控制备方法，以及其气敏性质的研究进展。
二、ZnO纳米线阵列的可控制备2.1 制备方法ZnO纳米线阵列的制备方法主要有化学气相沉积法、水热法、溶胶-凝胶法等。
本文采用化学气相沉积法（CVD）进行ZnO纳米线阵列的制备。
该方法通过在衬底上加热ZnO源材料，使其在高温下与气相中的氧气发生反应，生成ZnO纳米线。
2.2 制备过程控制在CVD法中，制备过程控制对ZnO纳米线阵列的形态和性能具有重要影响。
通过控制反应温度、源材料浓度、气体流量等参数，可以实现对ZnO纳米线直径、长度、密度等方面的控制。
此外，还需考虑实验环境中的杂质和污染对纳米线性能的影响。
2.3 制备结果分析通过扫描电子显微镜（SEM）和X射线衍射（XRD）等手段，对制备的ZnO纳米线阵列进行形貌和结构分析。
SEM可以观察纳米线的表面形态和排列情况，XRD则可以分析纳米线的晶体结构和相纯度。
此外，还需对制备过程中产生的副产物和杂质进行分析，以确保纳米线的纯度和性能。
三、ZnO纳米线阵列的气敏性研究3.1 气敏性原理ZnO纳米线具有较高的比表面积和良好的电子传输性能，使其对气体分子具有较高的敏感度。
当气体分子与ZnO纳米线表面发生相互作用时，会引起纳米线电阻的变化，从而实现对气体的检测。
这种基于电阻变化的气敏性原理在气体传感器中具有广泛的应用。
3.2 气敏性实验为了研究ZnO纳米线阵列的气敏性质，我们进行了系列实验。
首先，将制备好的ZnO纳米线阵列置于不同浓度的目标气体中，观察其电阻变化。
其次，通过改变气体种类和浓度，分析纳米线对不同气体的敏感度和响应速度。
气体传感器阵列检测系统的研究与设计的开题报告
气体传感器阵列检测系统的研究与设计的开题报告一、研究背景气体传感器阵列检测系统是一种可以检测多种气体成分的设备。
随着环境保护和卫生健康意识的增强，对于空气质量和安全性的要求也越来越高，因此气体传感器阵列检测系统的需求也随之增加。
现有的气体传感器检测系统大多只能检测单一气体成分，对于多种气体成分的检测则需要使用多个传感器，这样不仅造成设备成本增加，而且操作繁琐，不利于实际应用。
因此，研究一种可以同时检测多种气体成分的气体传感器阵列检测系统，具有重要的科学意义和现实价值。
二、研究目的和意义本研究的目的是设计一种基于气体传感器阵列的检测系统，实现对于多种气体成分的同时检测，并且提高检测的准确性和可靠性。
具体研究目标如下：1. 构建气体传感器阵列检测系统，选择合适的传感器类型和数量，并且优化传感器布局和组合。
2. 设计检测系统的硬件和软件，实现对于多种气体成分的检测并且能够对数据进行处理分析，提高检测的准确性和可靠性。
3. 分析和评估阵列检测系统的性能和可靠性，优化系统的结构和算法，提高气体检测的准确性和可靠性。
通过本研究，可以构建一种高效、准确、可靠的气体传感器阵列检测系统，具有广泛的应用价值。
三、研究内容根据以上研究目标，本研究将完成以下工作：1. 研究不同类型的气体传感器，选择适合的传感器类型和数量构建阵列检测系统。
优化传感器的布局和组合，探索传感器性能最优组合方式。
2. 设计检测系统的硬件和软件，实现对于多种气体成分的检测并且能够对数据进行处理分析，提高检测的准确性和可靠性。
3. 开展阵列检测系统的性能评估，对检测系统的准确性、可靠性和实时性进行分析、测试和优化。
四、研究方法1. 文献调研。
通过查阅专业文献、论文和资料，了解气体传感器检测技术的研究进展和实现方案，在此基础上，确定本研究的技术路线和研究方向。
2. 传感器选择和布局。
根据检测要求和实际应用场景，选择合适的气体传感器类型和数量，采用合适的布局方式，优化传感器性能和检测精度。
AIN微热板气体传感器阵列热失稳特性研究
单元 由加 热器 电极和信 号电极组 成 ， 中间加热 区周 同通 过激 光微加工刻 蚀有 ４个热 隔离通孔 以减少热传 导损失 ， 并通过 ４个 梁与边缘 相连接 。利用 Ａ Ｎ Ｓ Ｙ Ｓ软件对 传感器 阵列热结 构进行 了热场耦合 有限元仿 真分析 ， 验证 了设计 的合理性及 Ｔ艺的可
行性 。通过热 干扰测试 分析得 ， 传 感器单元 １ Ｔ作在 ３ ０ ０ ｍ ｗ 时， 加热 温度 为 １ ３ ０ ． ６ ｏ Ｃ， 对 另一单 元产 生的热 干扰 温度 为 ｌ １ ９ ． １ ， 两单元 同时 Ｔ作在 ３ ０ ０ ｍｗ 时 产生的热 温差仅 为 ３ ． ９ ｏ Ｃ， 两单元 的热响 应速率均 为 ６ ０ ０ ０ ｍ ｓ 。可见 ， 研究 传感器稳 态下单 元之 间的热干扰 大小和 瞬态下热 平衡速率 对集成传 感器 阵列热稳定 性具有 重要意 义。
第３ ４卷
第１ ２期
仪 器 仪 表 学 报
Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｍｅ ｎ ｔ
Ｖｏ １ ． ３ ４ Ｎ ｏ ． １ ２
Ｄｅ ｃ ．２ ０１ ３
２ ０ １ ３年 １ ２月
ｆ Ｔ ｈ ｅ Ｈ ｉ ｇ ｈ ｅ ｒ Ｅ ｄ ｕ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｋ ｅ ｙ Ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｙ ｆ ｏ ｒ Ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｉ ｎ ｇ＆ Ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ａ ｎ ｄ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｏ ｆ Ｈ ｅ ｉ ｌ ｏ ｎ ｇ ｉ ｉ ａ ｎ ｇ Ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｎ ｃ ｅ ． Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆＭｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ — Ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ＆ Ｃ ｏ ｍ ｍｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｓ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ． Ｈ ａ ｒ ｂ ｉ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｆ ｏ
气体传感器应用案例(共9张PPT)
当气体传感器探测不到酒精时，加在A5脚的电平为低电平；
1、TGS-812的酒精测试仪电路
第4页，共9页。
模块五 气体传感器及其应用
气体传感器应用案例 2、一氧化碳报警器
传 感 器 原 理 及 应 用
CO检测换气报警第自5页，动共9控页。制电路
模块五 气体传感器及其应用
气体传感器应用案例
3、矿灯瓦斯报警器 传 感 器 原 理 及 应 用
模块五 气体传感器及其应用
气体传感器应用案例
传 感 器 原 理 及 应 用
第1页，共9页。
模块五 气体传感器及其应用
气体传感器应用案例
传
1、TGS-812的酒精测试仪电路
感
器
该测试仪只要被试者向传感器吹一口气，便可
原 理 及 应 用
显示出醉酒的程度，确定被试者是否还适宜驾驶车 辆。气体传感器选用二氧化锡器敏元件。此类仪器 目前已在国内一些大城市投入使用，并成为交警的 必备标准装备。
应 使报警器刚好产生报警即可。
用
第8页，共9页。
模块五 气体传感器及其应用
气体传感器应用案例
传 4、禁止吸烟警告器
感 器 原 理 及 应 用
第9页，共9页。
一个互补式自激多谐振荡器 驱动继电器开关K不断地断开和闭合， 使矿灯形成闪光，说明瓦斯浓度已超过了设定值。
第7页，共9页。
模块五 气体传感器及其应用
气体传感器应用案例
传
调试过程：
感
器 原 理
该报警器的调试方法为：通电15min后，先将电位器
RP调到输出为零的一端，再将矿灯瓦斯报警器置
பைடு நூலகம்
及 于设定浓度的瓦斯气样中，缓慢调节电位器RP，
气体传感器设计及其应用研究
气体传感器设计及其应用研究气体传感器是指通过将空气中的某些成分转换成电信号，从而能够测量特定气体浓度的一种装置。
气体传感器广泛用于环境监测、安全控制、生物医学、电子设备等领域。
本文将重点介绍气体传感器的设计及其应用研究。
一、气体传感器的基本原理气体传感器的原理是通过检测气体浓度对某些物理或化学性质的影响，如电流、电压、电阻等，从而得到浓度信息并转化为电信号输出做出响应。
典型的气体传感器可以包括一个感应元，例如使用氧化物半导体（MOX）作为敏感元件。
这些半导体材料将气体分子吸附在其表面上并发生化学反应，使电感或电阻等物理量随浓度变化而改变。
这样，可以通过电路将这些物理信号转化为数字信号或模拟信号，以便存储或进一步处理。
此外，还有一些膜传感器基于气体的选择性吸附，它们将一种选择性吸附膜用作感应元，然后利用吸附和解吸的化学反应转换成电信号。
二、气体传感器的设计方法气体传感器的设计要考虑环境中待测气体的化学特性和浓度范围，这涉及敏感材料的选择、传感器的结构和电路设计等方面。
1. 敏感材料的选择敏感材料是气体传感器的关键部分。
因此，对物料的选择和制备非常重要。
从工程应用的角度，敏感材料应该具有以下特点：（1）具有良好的选择性和灵敏度选择性是指敏感材料只对待测气体产生响应，而不受其他气体的干扰。
灵敏度是指敏感材料能对小浓度变化产生较大的电信号输出。
（2）良好的热稳定性和机械强度敏感材料在使用过程中会受到温度和氧化状态的影响。
热稳定性能良好的敏感材料可以提高传感器使用寿命。
此外，机械强度要求敏感材料能够稳固地绑定在传感器结构上，不受松动和振动等影响。
（3）制备过程简单敏感材料应该能够在实验条件下容易制备。
2. 传感器的结构传感器的结构要根据接口、敏感区和电路设计等因素进行优化。
（1）接口为了使待测气体能够充分地接触敏感材料表面，通常需要采用一定的技术。
传感器接口的形状大小、通道形式和温度条件如何调节会影响敏感材料的响应。
基于气体传感器阵列的白酒特征分析
精 度 等 特 征 之 间 的 关 系 进 行 了分 析 。结 果 表 明 ， 感 器 信 号 在 上 述 白酒 特 征 上 表 现 出 很 强 的 聚 类 特 性 ， 原 料 划 分 可 以得 到 传 按 最佳的分类效果。
ｇ ｓ ｓ ｎ ｏ ｓ Ｔｈ ｅａｉｎｓ ｉ ｅｗｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｓ ｏ ｄ ｆｔ ｅ ｇ ｓ ｓ ｎ ｏ ｓａ ｄ ｔ ｒ ｎ ｓ ａ ｏ ｔ ｙ ｅ ，ｒ ｗ ｔ ｒ— ａ ｅ ｓｒ． ｅ ｒ ｌｔｏ ｈｐｓｂ ｔ ｅ ｈ ｅ ｐ ｎ ｓｏ ｈ ａ ｅ ｓ ｒ ｎ ｈｅ ｂ ａ ｄ ｒ ｍａ ｉ ｔ ｐ ｓ ａ ｍａ ｅ ｉ ｃ
属氧化物传感 器 （ 成 功识 别掺杂 甲醇 、 ＷＯ ） 乙醇 的意 大利葡萄酒 。国内邹 小波等 运用 ３ ０个可视化 传感
器阵列 ， ４种 白酒进行 测试 ， 对 不仅可 以区分不同酒精
度 的白酒 ， 还能 区分 酒精 度相似 、 型不同的 白酒 。 香
系到消 费者 的身体 健康 。
基 于气 体 传感 器 阵列 的 白酒 特 征 分 析 术
王 立川 ， 张覃 轶 ， 黄 伟
（ 汉 理 工 大 学 材 料 科 学 与 工 程 学 院 ， 汉 ４０ ７ ） 武 武 ３ ０ ０
摘 要 ： 利用气体传感器阵列进行食品质量检测是电子鼻应用中的一个重要方面。采用 ７ Ｔ Ｓ 只 Ｇ 传感器构成的阵列对 ８ 种
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｏ ｄ ｑ ａ ｉ ｏ ｔ ｌ ｙ ｇ ｓ ｓ ｎ ｏ ｒ ｙ ｓ ａ ｍｐ ｒａ ｔ ｔｐ ｃ ｉ ｈ ｐ ｌ ａｉ ｎ ｆ ｅｅ ｔ ｎ ｃ ｎ ｓ ｓ ｓｒ ｃ ：Ｆ ｏ ｕ ｌ ｙ ｃ ｎ ｒ ａ ｅ ｓ ｒａ ｒ ｓ ｉ ｎ ｉ ｏ ｔｎ ｏ ｉ ｎ ｔ ｅ ａ ｐｉ ｔ ｓ ｏ ｌｃ ｒ ｉ ｏ ｅ ． ｔ ｏ ｂ ａ ｃ ｏ ｏ Ｅｇ ｔ ｏ ｉｈ ｍｍｅ ｃａ ｉ ｕ ｒ ｅ ｅ ｄ ｎ ｍｉａｌ ａ ｕ ｅ ｎ ｌ ｓ ｉ ｅ ｙ ａ ｓ ｎ ｏ ｒａ ｈ ｃ ｏ ｔｉ ｉ ｇ ｓ ｖ ｎ Ｔ ｃ ｒｉｌｌ ｏ ｓ ｗ ｒ ｙ ａ ｃ ｌ ｍｅ ｓ ｒ ｄ ａ ｄ ｃａ ｓ ｄ ｂ ｅ ｓ ｒ ａ ｙ ｗ ｉｈ ｃ ｎ ａｎ ｎ ｅ ｅ ＧＳ ｑ ｙ ｉ ｆ
气体传感实验报告
一、实验目的本次实验旨在熟悉和掌握气体传感器的结构、工作原理及检测方法，并通过实验验证气体传感器的性能，了解其在实际应用中的价值。
二、实验原理气体传感器是一种能够将气体浓度变化转换为电信号输出的传感器。
根据工作原理，气体传感器主要分为两大类：电阻型传感器和半导体型传感器。
1. 电阻型传感器：基于气敏材料在特定气体浓度下的电阻值变化原理。
当气敏材料暴露在特定气体中时，其电阻值会发生变化，通过测量电阻值的变化，可以确定气体的浓度。
2. 半导体型传感器：基于气敏材料在特定气体浓度下的电导率变化原理。
当气敏材料暴露在特定气体中时，其电导率会发生变化，通过测量电导率的变化，可以确定气体的浓度。
三、实验仪器与材料1. 实验仪器：- 气体传感器（如MQ-2可燃气体传感器）- 数据采集器- 信号调理器- 计算机- 电源- 实验气体（如甲烷、乙烷等）2. 实验材料：- 实验气体- 真空泵- 烧杯- 导线- 连接器四、实验步骤1. 连接实验电路：将气体传感器、数据采集器、信号调理器、计算机和电源按照实验电路图连接。
2. 调试电路：检查电路连接是否正确，确保各部分工作正常。
3. 校准传感器：将传感器置于已知浓度的实验气体中，调整信号调理器的参数，使传感器输出稳定。
4. 测量气体浓度：- 将传感器置于待测气体中，记录数据采集器显示的电压值或电流值。
- 改变气体浓度，重复测量，记录数据。
5. 数据处理与分析：- 根据实验数据，绘制气体浓度与电压值或电流值之间的关系曲线。
- 分析曲线，确定传感器的线性范围、灵敏度、响应时间等性能指标。
五、实验结果与分析1. 线性范围：根据实验数据，绘制气体浓度与电压值或电流值之间的关系曲线。
曲线呈现良好的线性关系，说明传感器具有较宽的线性范围。
2. 灵敏度：通过计算不同气体浓度下的电压值或电流值变化率，确定传感器的灵敏度。
实验结果表明，传感器的灵敏度较高。
3. 响应时间：记录传感器从接触到待测气体到输出稳定信号的时间，确定传感器的响应时间。
传感器阵列在气体检测领域中的应用研究
传感器阵列在气体检测领域中的应用研究第一章：绪论随着现代工业对气体检测的迫切需求，传感器阵列技术在气体检测领域中得到了广泛应用。
传感器阵列可以同时感知多种气体，具有高度的灵敏度和可靠性。
本文将重点阐述传感器阵列在气体检测领域中的应用研究。
第二章：气体检测气体检测是指利用化学、物理或仪器方法对空气中的气体成分、浓度和性质进行定量或定性分析的过程。
在工业领域，气体检测十分重要，如在化学厂、石化厂、煤矿等场所，检测爆炸性气体的浓度，及时采取措施，是保障人员生命安全和设备完好的必要手段。
在生命科学领域，如医院内气体检测、环保领域，如环境空气质量检测等都需要气体检测技术。
第三章：传感器阵列技术传感器阵列技术是一种将多个传感器无缝集成在一个芯片上的新型技术。
它可以同时对多种气体进行检测，具有高灵敏度和高可靠性的特点。
传感器阵列将在一个芯片上集成多个传感器元件，各传感器元件对应着一个可感测气体，数据都包含在一个信号输出上。
第四章：传感器阵列在气体检测中的应用研究4.1 实验测试为了验证传感器阵列在气体检测中的效果，实验测试必不可少。
实验测试需要大量的实验数据，以及合理的计算分析方法。
实验室通常会提供严格的实验方法，以确保实验数据的可靠性和准确性。
4.2 数据分析在实验测试的基础上，必须对大量实验数据进行分析处理，以便对接收到的数据进行量化的处理和分析。
数据分析包括三个方面的内容，分别是数据降维、分类和识别。
数据降维是将维的一种技术，可将高维数据转换为低维数据。
分类是将同类数据归为一类的过程。
识别是根据已知信息对未知信息进行推理的过程。
第五章：传感器阵列技术的特点和优点5.1 高灵敏度传感器阵列技术的传感元件数目多，因此可以感测到多种气体的信号，这使得传感器阵列在气体检测中有着领先的灵敏度和响应速度。
5.2 多参数检测传感器阵列技术可以同时感测多种气体成分，因此可以进行多参数检测。
通过多参数检测，可以得到更加详细的气体成分信息，使得检测结论更加准确。
气体检测传感器的研发及应用研究
气体检测传感器的研发及应用研究一、引言随着科技的不断发展，环境污染、工业生产等问题日益突出，为了保障人民身体健康和生态环境的稳定，对环境污染物的检测与分析越来越重要。
其中，气体检测技术成为环保监管、工业生产、安全防范等领域的重要手段。
本文将介绍气体检测传感器的研发及应用研究。
二、气体检测传感器的基本原理和分类1. 基本原理气体检测传感器是测量气体浓度和成分的装置，其基本原理是将检测的气体与传感器内部的一定响应物质产生反应，将反应所产生的电信号转换为具体的浓度或成分值。
2. 分类气体检测传感器根据不同的检测原理和技术特点可分为如下几种类型：（1）热导传感器：利用气体热导率的变化实现气体浓度的测量。
（2）半导体传感器：通过检测气体分子的吸附作用，从而测量气体浓度。
（3）电化学传感器：利用气体电化学反应实现气体浓度或成分的测量。
（4）光学传感器：利用气体在特定波长下的吸收、散射、发光等特性实现气体浓度或成分的测量。
三、气体检测传感器的应用研究1. 环保监测气体检测传感器在环保监测中的应用，主要是为了测量空气中的PM2.5、PM10等颗粒物浓度和各种有害气体如SO2、NO2等浓度，以判断空气质量污染程度。
同时，气体检测传感器还可用于水质污染和噪声污染监测，实现全面监测。
2. 工业安全在工业生产场景中，气体检测传感器的应用主要是为了保障人员和设备安全。
工厂内可能存在各种有害气体如甲烷、氨气、氢气等，传感器可以及时测量气体浓度并预警，减少人员伤亡和设备损坏。
3. 智能家居气体检测传感器在智能家居方面的应用，主要是为了检测家中各种有害气体浓度和空气质量，从而调节空气新鲜度，提高室内环境质量。
4. 健康保障在医疗领域中，气体检测传感器可以用于检测患者呼吸系统中的各种气体成分，如CO2、O2、NO等，从而辅助医生评估患者病情。
四、气体检测传感器研发的展望目前，气体检测传感器已经广泛应用于各个领域，但是其还面临着一些问题，如灵敏度、寿命和可靠性等方面还有待提升。
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其中，RH为传感器加热电阻，R1、R2、 R3 分别为具有交叉敏感性的三种敏感元
图4-2 传感器阵列结构图
三元一次方程组： y1 = a11x1 + a12x2 + a13x3 y2 = a21x1 + a22x2 + a23x3 y3 = a31x1 + a32x2 + a33x3
可确定还原性气体、弱氧化性 气体、强氧化性气体比例。
HouseHolder
对于超定方程组，无精确解时，求估计值：
估值方法
多元线性回归
普通最小二乘 广义最小二乘
3.2 模式识别：先进神经网络方法
阵列响应信号
信号预处理
参数特征 值选取
特征参数优化 特征参数
气体种类 气体1 气体2 ......
浓度 浓度1 浓度2 ......
模式识别
3.2 气体传感器阵列求解 ——神经网络
优化原理
优化策略
由于SnO2气敏材料易受环境影响，每次的响应输
特征参数应该具有稳定性和重复性
出包含不同程度的噪声影响。因此在不同次的测 量中选取具有较好稳定性及重复性的参数作为子
集参数。
特征参数子集对不同气体的响应差异性大可以提 特征参数应具有对不同气体响应的非相关性
高对气体的分辨率
特征参数与同种气体的不同浓度具有一定的比例 如果特征参数与同种气体的不同浓度具有线性变
2.2 气体传感器阵列与多元一次方程组
假设一个由N个气体传感器构成的阵列用来分析M种气体。阵列对M种
气体响应的集合为M个随机过程的集合，矩阵形式表示为：
(t) {[1(t),2(t) M(t)],t T }
1 1(t ) 2 1(t )
N 1(t)
12(t) 1M(t)
2 2(t )
2M
传感器是根据SnO2薄膜在气体环境中的理化性质，设计出的一种三阵列气 体传感器，其中三个材料配比各不相同的敏感元在气体环境中响应不同，分 别对还原性气体，弱氧化性气体，易氧化性气体敏感，因此可通过三个敏感 单元的交叉敏感特性可以对大多数气体敏感。
4.2 三阵列SnO2薄膜气体传感器（AQC）
实例分析——AQC分类地沟油：
气体传感器阵列研究及案例分析
目录
1
气体传感器阵列
2
数学基础
3 多传感器阵列求解
4
案例分析
引言 气体传感器阵列
Say NO
传统的基于 气体传感器 ，常用于单 一气体成分 的检测，不 能对混合气 体成分进行 测量，进而 不能进行模 式识别。由 于气体传感 器的交叉敏 感性，气体 测量不准确 。
but
（2）当m<n时，线性方程组有无穷多组解；
（3）当m>n时，若A的秩tr(A)=n，则线性方程组有唯 一 解；若tr(A)<n，有无穷多组解；若tr(A)>n，方程 不存在精确解，可以求得近似解。
3.1 气体传感器阵列求解 ——多元一次方程
M个气体敏感单元组成的气体传感器阵列测量N种气体的混合 气体，即为求解系数矩阵为MⅹN的多元一次非齐次方程：
SnO2敏感机理
反应条件
特性
空气中的氧在表面夺取电子变 成化学吸附氧
O2 2e 2O
使电导率下降
还原性气体从化学吸附态的氧 离子移走一个电子释放回导带， R O RO e
减少传感器电阻
与环境中其他氧化性气体反应
X ne X n
使电导率下降
三阵列敏感 单元
图4-1 产品实物图
4.2 三阵列SnO2薄膜气体传感器（AQC）
传感器阵列利用气体传感器的“交叉敏感性”， 可测量混合气体成分，进行模式识别，提高特定 气体测量精度
O2
CO O2
O2 CO2
CO2 SO2
阵列结构
NOX
2.1 线性代数：多元一次方程求解
y = a1*X1 + a2*X2 + ……+an*Xn
y1 = a11x1 + a12x2 + a13x3 + a14x4 + a15x5 y2 = a21x1 + a22x2 + a23x3 + a24x4 + a25x5 y3 = a31x1 + a32x2 + a33x3 + a34x4 + a35x5 y4 = a41x1 + a42x2 + a43x3 + a44x4 + a45x5 y5 = a51x1 + a52x2 + a53x3 + a54x4 + a55x5
测量条件
求解方法
M=N或M>N且系数矩 阵秩等于N
有唯一解，可精确确定气体浓度
M<N或M>N且系数矩 阵秩大于N
无穷解（实际情况无解）
M>N 且系数矩阵秩大于N
无法确定精确解，利用最小二乘等估 值法求得近似解。
3.1 气体传感器阵列求解 ——多元一次方程
多元一次方程求解： 求解方法 QR分解
Gram-Schmidt 修正的Gram-Schmidt
积分
响应一阶导数最大值、恢复一阶导数最大值 最小二阶导数响应值、最大二阶导数响应值、最
小二阶导数恢复值、最大二阶导数恢复值 响应时间、恢复时间
从气体入到响应时间的响应积分、从气体入到和 恢复时间的恢复积分、从气体入到气体出时间段
内曲线积分
3.2 气体传感器阵列求解 ——神经网络
（3）特征参数优化（SnO2敏感单元薄膜为例）
(t
)
N 2(t) NM(t)
求解气体浓度， 即为求解M元一次方程组
2.3 多元一次方程组求解
线性方程组的一般形式：
Ax b
A (aij )是m n系数矩阵，x (x1, x2, xn )T为未知向量， b (b1,b2, ,bn )T为常向量。
（1）当m=n时，若A非奇异，则线性方程组有唯一解， 否则，有无穷多组解；
（1） 信号预处理常用方法
算法
公式
差分
分式差分
对数
传感器归一化
阵列归一化
3.2 气体传感器阵列求解 ——神经网络
（2）特征参数选取(特征参数多选取导电灵敏度、一阶响应参 数及二阶响应参数组成特征子集)
类型 响应
特征
空气中的基线值、被测气体的最终响应值、气体 中的最大响应、不同时间点的响应值。
一阶导数 二阶导数 时间参数
关系
换关系，可以更准确的获取气体浓度信息
4.1 阵列传感器比较
德国UST公司气体传感器阵列
产品名称 生产厂家
敏感气体
AQC 德国UST公司 还原性气体、弱 氧化性气体、强
氧化性气体
AAQC 德国UST公司
CO2 、CH4 、CO 、 CH2O
测量指标
定性测量
定量测量
4.2 三阵列SnO2薄膜气体传感器（AQC）
图4-3 测量曲线图
R3
x 105 3.5