[发明专利]基于宽频脉冲伏安法的电化学电子舌无效
申请号: | 200710067762.3 | 申请日: | 2007-03-23 |
公开(公告)号: | CN101071117A | 公开(公告)日: | 2007-11-14 |
发明(设计)人: | 王晓萍;詹舒越;邓少平;张夏宾;田师一 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | G01N27/26 | 分类号: | G01N27/26 |
代理公司: | 杭州天勤知识产权代理有限公司 | 代理人: | 胡红娟 |
地址: | 310027浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 宽频 脉冲 伏安 电化学 电子 | ||
技术领域
本发明涉及一种电化学分析技术,尤其是涉及一种基于宽频脉冲伏安法的电化学电子舌。
背景技术
电化学分析法是一种通过对溶液施加不同电信号同时采集溶液响应电流信号的方法,运用电化学分析法即通过分析扫描信号和响应信号的关系可以探测溶液的特性。
在国内外,电化学分析法中主要使用的扫描方式是循环伏安法和恒电位法等,这些方法存在的问题是分析速度慢,提供的信息量不多,检测应用领域与范围受到一定的限制。近几年瑞典、俄罗斯等国家有研究者提出了常规脉冲扫描方法,可以实现不同电位脉冲的激励输出,其产生的图谱如图6所示,该扫描方法的脉冲时间间隔固定,其宽度是能够让前一个电位脉冲在电极表面形成的双电层放电至零,即常规脉冲的不同脉冲电位之间的电化学反应过程不会相互影响。由于常规脉冲的频率没有变化,因此无法获取由于激励脉冲频率增大时,前后脉冲电位电化学反应过程中,由于交互感应产生的更多反映溶液性质和溶液组分电化学性质的信息。
电子舌(electronic tongue,E-Tongue)是一种模拟人类味觉感受机制,以传感器阵列检测样品信息,结合模式识别处理或多元统计分析方法,对样品进行定性定量分析的一类新型现代化分析仪器。电子舌作为检测领域和人工智能感官系统的一类重要的技术,在国内外均得到了较快的发展和应用。国际上研究电子舌系统的主要有日本九州大学的Kiyoshi Toko课题组;俄罗斯彼得堡大学的Andrey V.Legin课题小组;瑞典Linkping大学的Ingemar Lundstrm研究小组;巴西的Riul研究小组和西班牙的Rodríguez-Méndez研究小组。国内有浙江大学、同济大学等相关学科的教授在研究电子舌检测系统。电子舌的主要类型有:电位型、阻抗谱型和伏安型等。
发明内容
本发明提供了一种基于宽频脉冲伏安法的电化学电子舌,以宽频脉冲扫描信号作为激励信号,检测溶液体系在低频脉冲激励下产生的电化学反应过程的响应电流信号和在高频脉冲激励下引起的电化学反应交互感应时的响应电流信号,以测定物质的总体特征以及物质间特性的差异,检测物质的浓度含量等。
一种基于宽频脉冲伏安法的电化学电子舌,所述的电子舌由电极阵列、宽频脉冲扫描仪和数据分析处理软件组成,电极阵列是由参比电极、辅助电极和多个工作电极构成的多通道电化学电极组,数据分析处理软件安装到计算机中;将电极阵列置于待测溶液体系中,由宽频脉冲扫描仪输出若干不同频段的脉冲扫描信号,经电极阵列的参比电极和工作电极施加于待测溶液体系中,溶液产生的电流响应信号经辅助电极返回至宽频脉冲扫描仪,最后传送至数据分析处理计算机。
所述的脉冲扫描信号频率为0.1Hz~1MHz。
所述的宽频脉冲扫描仪包括单片机,单片机依次连接有D/A转换电路、高频脉冲调幅电路、化学电极接口、电流电压转换电路、程控放大滤波电路和A/D转换电路,化学电极接口连接有一个参比电极,一个辅助电极和多个工作电极;单片机外扩USB通讯接口和/或RS232通讯接口。
所述的程控放大滤波电路包括运放电路,运放电路并联接有电阻网络和电容网络,电阻网络、电容网络分别与选择逻辑电路相接。
所述的辅助电极采用铂柱电极或铂盘电极。
所述的参比电极采用银/氯化银电极或甘汞电极等参比电极。
所述的工作电极采用铂盘电极、金盘电极、银盘电极、钯盘电极、铜盘电极、镍盘电极、钛盘电极、铝盘电极、铁盘电极、钨盘电极等金属裸电极中的一种或几种。
所述的数据分析处理软件由参数设置模块、测试模块、扫描模块、电极清洗模块、数据保存模块、文件查看模块、结果查询模块、特征参数提取模块和分析处理模块组成,其数据分析处理过程包括以下步骤:
(1)提取响应电流信号的特征值,即提取出每一个脉冲响应电流信号中,反映溶液带电离子特性的顶点和反映溶液氧化还原组分特性的拐点值;
(2)采用多元统计分析中常用的主成分分析方法对步骤(1)获得的特征值数据进行降维处理,消除互相重叠的信息,将原变量进行转换,得到能较好表征原变量信息的新变量;
(3)运用步骤(2)中得到的新变量表征和反映检测溶液的特性,实现对溶液的定性分析,从而达到溶液质量检测和真伪辨识等目的。
也可采用偏最小二乘法和人工神经网络方法对步骤(1)获得的特征值数据进行分析,以获取对溶液的定量分析结果;运用模式识别方法对特征值数据进行分析处理,可以建立被检溶液的特征模型,从而实现溶液质量的检测和真伪辨识。
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