127
зону проводимости ZnO, которая влечет к увеличению объемной проводимости
материала n-типа и снижает потенциальные барьеры между наностержнями [121-
122].
а)
б)
Рисунок 4.7. Газочувствительная характеристика мультисенсорного
чипа на основе сети
наностержней ZnO, нагретой до 400 °C в режиме постоянного тока: a) типичное изменение
сопротивления одного из сегментов при воздействии на пары изопропанола, смешанных с
воздухом, в концентрации 0,4 ppm, 1 ч ppm и 5 ppm; б) зависимость хеморезистивного отклика
сегментов в мультисенсорного чипа на пары трех спиртов с различной концентрацией.
Полученные данные хеморезистивные отклика для всех сегментов сети
наностержней ZnO мультисенсорного чипа представлены на рисунке 4.7 б в виде
кривых отклика на различные концентрации трех тестовых паров: этанола,
изопропанола и бутанола. Полученные данные соответствуют изотерме адсорбции
Фрейндлиха S~C
a
, где энергетический индекс, характеризующий различные
спирты, равен 0.42, 0.78, 0.62
для паров этанола, изопропанола и бутанола
соответственно, что является довольно типичным значением для хемирезистивных
оксидов. Разброс параметров приведенных на кривых на рисунке 4.7б, показывает
различие хемирезистивных свойств сегментов в мультиэлектродном чипе, которое,
по-видимому, обусловлено различием локальной плотности сети наностержней.
Предел обнаружения разработанного сенсора сопоставим с пределом обнаружения
хемирезистивных элементов на основе нанолент SnO
2
, зарегистрированных в
аналогичных условиях [123].
Как отмечено выше, хемирезистивные сегменты, состоящие из наностержней
ZnO не являются селективными по отношению к тестированным паров спиртов.
128
Поэтому, чтобы отличить пары, были рассмотрены векторные сигналы,
генерируемые мультисенсорным массивом посредством LDA анализа.
Прежде
всего, были исследована возможность выборочной идентификации паров алкоголя
в тесте в диапазоне менее ppm, где сигналы датчиков самые низкие. Полученные
данные представлены на рисунке 4.8а в виде проекции векторных сигналов на
плоскость первых двух компонентов LDA. Как видно, точечные кластеры,
относящиеся к разным спиртам, хорошо различаются, а среднее расстояние между
центрами составляет около 12,5 ед. При раздельной обработке векторных сигналов,
генерируемых мультисенсорной
матрицей наностержней ZnO, в пары с более
высокими концентрациями, расстояние между кластерами, связанными с паром,
увеличивается до прибл. 21 ед. из-за более высоких откликов датчика (рисунок
4.8б).
a)
б)
в)
Рисунок 4.8. Обработка векторного сигнала, генерируемого мультисенсорным чипом с
чувствительным слоем из наностержней ZnO NR с помощью LDA: а) распознавание сигналов
для паров при концентрациях ниже ppm (0,7 ppm для этанола, 0,4 ppm для изопропанола, 0,2
ppm для бутанола ) в сочетании с фоновым воздухом круги строятся
вокруг центров тяжести
скопления с вероятностью 0,95 на основе выборки из 20 точек обучающего вектора; б) среднее
расстояние между связанными с паром кластерами в пространстве LDA при обработке
векторных сигналов для паров при значениях ниже ppm, 1 ppm, 5 ppm и всех концентрациях; в)
Распознавание паров при всех концентрациях в диапазоне от sub-ppm до 5 ppm,
сферы
показаны для обозначения областей в пространстве LDA, связанных с тестируемыми парами.
Если рассматривать условия реальной практики, то наиболее интересным
является выборочное выделение паров, которые оказались независимыми от
129
концентрации.
Поэтому
были
обработаны
все
векторные
сигналы
мультисенсорной матрицы на
основе наностержней ZnO, записанные при
воздействии трех паров спирта во всем диапазоне концентраций. Такое изменение
концентрации приводит к уменьшению среднего расстояния между кластерами,
связанными с паром, до 6 ед., что все еще достаточно для надежной идентификации
вида паров, как можно видеть на рисунке 4.8 в. Результаты работы были
опубликованы в [124].
Do'stlaringiz bilan baham: