[发明专利]一种气体识别方法、突触晶体管器件及其制备方法

说明书

本发明涉及气体探测技术领域，公开了一种气体识别方法，其利用突触晶体管器件，具体包括如下步骤：获取突触晶体管器件在无气体刺激下的初始电流；向突触晶体管器件施加不同气体刺激，分别获取突触电流，计算不同突触电流和初始电流之间的差值ΔPSC；基于cnn神经网络，训练学习，进行特征提取，对气体种类及浓度的识别进行分类，得到分类后数据。本发明利用突触晶体管对不同气体的类突触行为响应，结合CNN神经网络软件算法，将整个响应恢复随时间的动态过程纳入分析，相较于传统传感器仅对单一气体的响应性、恢复时间的分析方法，本发明所使用的方法功能更多、成本更低、操作过程更为简单。

技术领域

本发明涉及气体探测技术领域，尤其涉及一种气体识别方法、突触晶体管器件及其制备方法。

背景技术

随着社会的快速发展，空气污染物对生物安全有着极大的危害。人体器官在短暂的低浓度危险气体暴露下通常还能够保持安全，而长期暴露则会受到不可逆转的损害。以常见的空气污染物NO₂为例，长时间暴露在这种气体中会导致头晕、呕吐和意识丧失。但值得注意的是，绝大部分危害气体在低浓度时，对于生物体所表现出的是无色无味，使生物体处于危险环境中而无法察觉。因此，需要借助传感器，来监测预警低浓度的危害气体。

现阶段，人们对于气体的分类进行了很多研究，目前主要通过物理和化学鉴定方法检测低浓度有害气体，包括非色散红外法、气相色谱法、纳氏试剂比色法、离子选择电极法，但操作过程繁琐，所使用的仪器也需要专业训练，而且不能进行实时检测。而仿生嗅觉系统的引入，将极大改善这一问题。通过简单的制备方法得到的OFET对不同气体有不同的突触行为，将该行为结合CNN 神经网络提取特征，从而进行气体种类和浓度的识别分类。相较于传统气体传感器，该方法将整个动态过程进行特征提取，而不是单一的响应时间、响应值，因此在所需训练数据较少的情况下可以得到较高的识别率。

发明内容

为解决背景技术中所提出的技术问题，本发明提供一种气体识别方法、突触晶体管器件及其制备方法，具体包括如下步骤：

获取突触晶体管器件在无气体刺激下的初始电流；

向突触晶体管器件施加不同气体刺激，分别获取突触电流，计算不同突触电流和初始电流之间的差值ΔPSC；

基于CNN神经网络，训练学习，进行特征提取，对气体种类及浓度的识别进行分类，得到分类后数据。

上述方案中利用突触晶体管器件的突触行为曲线与CNN进行结合可以实现单个器件分析多种气体及其浓度。

作为上述方案的进一步改进，撤掉外部气体刺激后，突触晶体管器件的气敏性电荷传输单元的电流值会逐渐衰变。

作为上述方案的进一步改进，识别分类方法是基于整个动态响应过程而纳入分析提取特征的。

本发明提出了一种突触晶体管器件，其用于上述的方案中的识别方法，突触晶体管器件包括作为栅电极的基底上沉积的绝缘介电层，在介电层上设置的修饰层以及在修饰层上旋涂的气敏性活性层，上述工作利用旋涂仪进行，且气敏性活性层上间隔设置有源电极和漏电极，气敏性活性层对多种气体具有类突触行为。

优选的，气敏性活性层为有机物，其能够使用溶液旋涂以大面积制备，具有较高电学性能，用以在室温下对多种气体及浓度进行响应。

优选的，气敏性活性层采用的的材料为PTDPPSe-C7Si5。

优选的，修饰层为CYTOP层。

本发明还提出了一种突触晶体管器件的制作方法，包括如下步骤：

取表面带有SiO₂层的高掺杂硅片，将带有SiO₂层的高掺杂硅片依次用食人鱼溶液和去离子水清洗，然后用氮气流干燥，以1800-2200rpm转速下持续30-50 秒在其表面旋涂CYTOP作为修饰层；