[发明专利]基于碳纳米管微纳气敏传感器阵列的电子鼻系统无效
申请号: | 201310101114.0 | 申请日: | 2013-03-27 |
公开(公告)号: | CN103217471A | 公开(公告)日: | 2013-07-24 |
发明(设计)人: | 惠国华;黄洁;王敏敏;马美娟 | 申请(专利权)人: | 浙江工商大学 |
主分类号: | G01N27/70 | 分类号: | G01N27/70 |
代理公司: | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人: | 王群 |
地址: | 310018 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 纳米 管微纳气敏 传感器 阵列 电子 系统 | ||
技术领域
本发明涉及一种电子鼻系统。
背景技术
电子鼻技术,即生物嗅觉敏感机理和对生物嗅觉系统功能的模仿技术,1982年英国Warwick大学的Persaud和Dodd提出了电子鼻的概念,他们所研制的电子鼻系统包括气敏传感器阵列和模式识别系统两部分,可以分辨桉树脑、玫瑰油、丁香芽油等21种复杂的挥发性化学物质的气味。1994年,英国Warwick大学的Gardner和Southampton大学大Bartlett使用了“电子鼻”这一术语并给出了定义―――“电子鼻是一种由具有部分选择性的化学传感器阵列和适当的模式识别系统组成,能识别简单或复杂气味的仪器”。
近年来,电子鼻无损检测技术在谷物的检测中得到了探索和利用。早在2000年N.Magan等人就论述了用电子鼻技术对谷物感染早期检测的可能性。随后,Matteo Falasconi等人用电子鼻对玉米的真菌污染进行了检测;Paolesse等人利用电子鼻来检测真菌对小麦的污染,检测结果令人满意,说明电子鼻有能力检测出早期的真菌污染。2007年S.Balasubramanian等人利用主成分分析、一次和二次方程判别式分析法以及神经网络等方法对大麦的感染程度进行了识别分类,最高的识别率达到91.2%。国内如邹小波和赵杰文研制出一套能快速检测谷物是否霉变的电子鼻装置,该装置能快速准确地分析所测谷物散发的气味,从而判断所测谷物是否霉变。潘天红等研制出一套谷物霉变识别电子鼻系统测试装置,该装置能快速准确地判别几种谷物的霉变情况,网络的识别正确率为92.19%。浙江大学的王俊教授领导的研究小组采用主成分分析法对6个霉变程度的稻谷成功地进行了检测。
目前,用于谷物霉变识别的电子鼻技术主要存在的问题是气敏传感器阵列大都采用金属氧化物型传感器,而单个气敏传感器对混合气体容易发生交叉敏感,使检测的准确性降低。基于金属氧化物型的气敏传感器主要运用了金属氧化物对气体的吸附特性来改变其电学特性如电阻、电容、频率等参数,从而实现对气体的检测。但这类传感器普遍存在受外界环境影响大,吸附、脱附时间长,可重复性差,气体选择性小、使用周期短,检测设备复杂,成本高等缺点;而且单个气敏传感器对混合气体容易发生交叉敏感,使得混合气体浓度检测的准确性较低。
发明内容
为了克服已有电子鼻系统的存在交叉敏感、准确度较低、容易受外界环境影响、气体选择性较小、成本高的不足,本发明提供了一种有效避免交叉敏感、准确度高、不易受外界环境影响、气体选择性较大、成本较低的基于碳纳米管微纳气敏传感器阵列的电子鼻系统。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
一种基于碳纳米管微纳气敏传感器阵列的电子鼻系统,包括气敏传感器阵列和用以根据气敏传感器阵列识别不同类型气味的识别系统,所述气敏传感器阵列与所述识别系统连接,所述气敏传感器阵列为碳纳米管微纳气敏传感器阵列,所述碳纳米管微纳气敏传感器阵列中,每个碳纳米管微纳气敏传感器包括纳米碳管电极、铝板电极和绝缘薄膜,所述纳米碳管电极上覆盖所述绝缘薄膜,所述绝缘薄膜上设有用于对应不同气体的极性分布的一列凹槽,所述绝缘薄膜上覆盖铝板电极。
本发明的技术构思为:提出一种新的气敏传感器设计思想,它利用高电场电离待测气体,根据击穿电压和放电电流的不同来区分气体。在常温大气压下,要使气体具有稳定的导电能力需要很高的电压建立足够强的电场,因此气体导电受电压过高带来的安全和费用等条件的限制。
采用碳纳米管微纳气敏传感器阵列制作电子鼻系统,在外加低压直流电源激励下,纳米碳管顶部形成很强的非均匀电场,处于微纳传感器阴阳电极间的气体处于微电离状态,不同的气体成分电离出的气体离子也不同,因此可以根据气体电离电压和电流参数判断气体种类和浓度信息。该电子鼻系统具有选择性好、体积小、响应时间快、灵敏度高、稳定性好,室温操作等优点,而且实现方便,操作简单。
本发明的有益效果主要表现在:有效避免交叉敏感、准确度高、不易受外界环境影响、气体选择性较大、成本较低。
附图说明
图1是碳纳米管微纳气敏传感器的示意图。
图2是电子鼻系统的示意图。
图3是电子鼻系统传感控制电路图。
图4是测试系统的示意图。
图5是氩气的响应结果图。
图6是空气的响应结果图。
图7是二氧化碳的响应结果图。
图8是氮气的响应结果图。
图9是传感器极间电压120V时四种气体区分结果。
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