[发明专利]一种基于量子点的电子鼻芯片及其设计方法有效
申请号: | 201910143612.9 | 申请日: | 2019-02-27 |
公开(公告)号: | CN109781947B | 公开(公告)日: | 2021-01-19 |
发明(设计)人: | 刘欢;李华曜;唐江;胡志响;张雨竹;李龙;刘竞尧;田枝来;杨剑弦 | 申请(专利权)人: | 华中科技大学 |
主分类号: | G01N33/00 | 分类号: | G01N33/00 |
代理公司: | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人: | 许恒恒;李智 |
地址: | 430074 湖北*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 量子 电子 芯片 及其 设计 方法 | ||
1.一种基于量子点的电子鼻芯片的设计方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)电子鼻芯片上气体传感器阵列的设计:
(1-1)以量子点材料作为嗅觉受体材料,设计量子点气体传感器单元;设计得到的量子点气体传感器单元具体是量子点材料附着在衬底上得到的电阻型晶体管传感器单元或场效应晶体管型传感器单元;其中,所述量子点材料是以薄膜沉积的方式附着在衬底上的,薄膜沉积的方式具体是采用喷涂方式;
(1-2)基于所述步骤(1-1)得到的所述量子点气体传感器单元设计量子点传感器阵列,该量子点传感器阵列是采用MEMS器件结构或TFT器件结构;
(2)电子鼻芯片上配合所述气体传感器阵列工作的信号处理单元与微控制单元的集成设计,将量子点传感器阵列、包含模式识别算法的微控制单元和信号处理单元共同集成在电子鼻芯片上:
(2-1)信号处理单元的设计:设计信号处理电路对所述步骤(1)得到的所述量子点传感器阵列的响应数据进行特征提取,得到提取的数据;
(2-2)微控制单元的设计:该微控制单元包含模式识别算法,利用参数已知的待检测气体及该待检测气体气氛下所述信号处理单元提取的数据,采用模式识别算法对电子鼻进行训练和标定;
并且,所述步骤(1-1)中,设计得到的量子点气体传感器单元是利用第一性原理计算设计得到的,所述第一性原理计算用于优化该量子点气体传感器单元所采用的量子点材料的组分、尺寸、形貌、晶面结构、及复合界面中的一种或多种;
所述步骤(1-1)中,所述量子点材料为氧化物量子点材料或硫化物量子点材料,或是这些氧化物量子点材料或硫化物量子点材料与层状材料组成的复合量子点材料;其中,所述氧化物量子点材料包括SnO2或WO3,所述硫化物量子点材料包括PbS或CdS,所述层状材料为石墨烯;
所述步骤(1-2)中,设计采用MEMS器件结构或TFT器件结构的量子点传感器阵列还对应着优化的外加光场条件或外加电场条件,具体是在设计采用MEMS器件结构或TFT器件结构的量子点传感器阵列时引入紫外-可见光-近红外光场激发手段、或变化的待检测气体、或外加电场,调控该量子点传感器阵列在目标工作温度条件下的气敏特性,得到优化的外加光场条件或外加电场条件;所述气敏特性包括灵敏度、选择性、稳定性、响应时间及恢复时间中的至少一种;
单个芯片上的传感器数量为10-100个。
2.如权利要求1所述基于量子点的电子鼻芯片的设计方法,其特征在于,所述步骤(2-1)中,所述设计信号处理电路是基于FPGA或CPLD。
3.如权利要求1所述基于量子点的电子鼻芯片的设计方法,其特征在于,所述步骤(2-2)中,所述模式识别算法包括K-NN、贝叶斯方法、主元分析法、LDA算法、非负矩阵分解法、GMM高斯混合模型、人工神经网络中的任意一种。
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