二氧化锡薄膜气敏传感器对常见室内污染气体的 电阻2温度特性及机理分析

采用无机试剂(SnCl2·2H2O)为原料,用溶胶-凝胶提拉法制备了二氧化锡薄膜及相应的气敏传感器,并研究了二氧化锡薄膜气敏传感器在常见室内污染气体气氛中的电阻-温度变化关系.结果发现不同气氛下电阻-温度特性各不相同,由此可以获得被测气体的相关信息.本文还用分子轨道计算软件对四种室内污染气体的分子轨道进行了计算,并根据分子轨道能级的相对位置定性解释了二氧化锡薄膜气敏传感器在不同气氛中的电阻-温度曲线.通过对甲醛、苯、甲苯、二甲苯四种气体电阻-温度曲线的测试可以确定被测气体的种类.     

TiO2薄膜制备及其气敏特性

NO2是一种强毒性气体,本文利用了溶胶一凝胶法在硅片及陶瓷管上制备TiO2纳米薄膜,并探讨了在制备过程中不同的因素对薄膜成膜质量的影响。并用马弗炉对硅片及陶瓷管上制备的TiO2纳米薄膜进行不同温度的退火处理。对其分别进行XRD的分析,和原子力显微镜分析。利用气敏测试系统对不同的退火温度下的气敏元件进行测试。研制出工作温度低,气敏特性强,响应恢复特性好的基于TiO2的NO2气敏传感器。     

溶胶-凝胶法制备V2O5 薄膜的气敏特性研究􀀁

西方研究了用无机溶胶凝胶法制备的Ｖ２Ｏ５薄膜的ＸＲＤ结果及其气敏特性。凝胶在４００℃下烧结１２ｈ后完全形成了Ｖ２Ｏ５晶体。掺３ｗｔ％Ｐｄ＋１ｗｔ％Ａｕ的Ｖ２Ｏ５薄膜在较大范围内对乙醇具有较高的灵敏度。加热电压为５．５Ｖ时灵敏度达到最大值。该气敏薄膜具有较好的选择性,ＮＨ３、Ｈ２、ＣＯ、ＣＨ３ＣＯＣＨ３等气体不干扰元件的测量。元件的响应时间为１５ｓ,恢复时间为５ｓ。     

镉、锡复合氧化物薄膜的气敏性能

以不同锡、镉比的CdO、SnO_2混合粉料作靶,采用直流溅射方法制得镉、锡复合氧化物薄膜。由XPS及SEM分别对薄膜的组成与形貌进行分析,并探讨了掺钯前后,Sn/Cd比、工作温度及气体浓度等对CdO—SnO_2混合溅射膜性能的影响。     

溶胶凝胶法制备的ZnO气敏薄膜

Zn(CH_3COO)_2通过溶胶凝胶法(Sol-Gel)被制备成粒度分布均匀的ZnO气敏薄膜,固有构参数已被确定。通过XRD(X射线衍射仪)和TEM(透射电镜)的分析结果,确认膜为ZnO多晶材料,并且利用高阻计测试了在不同气氛中试件的气体灵敏度。     

平面工艺SnO2薄膜甲醛气敏元件的研究

用ANSYS仿真软件得到最优化的气体传感器电极结构,采用平面工艺在硅衬底上制作了3 mm×2 mm的直热式Sn02薄膜甲醛气敏元件.用溶胶凝胶(sol-gel)法制备了掺Pd的纳米SnO2薄膜,材料的平均粒径约为15nm.元件的最佳工作温度约为230℃,在该加热温度下测试了元件对体积分数为50×10-9的甲醛气体的灵敏度以及响应恢复时间.实验证明:元件的灵敏度随气体浓度的增大而增大,元件的响应和恢复时间均约为50s.     

ITO薄膜的气敏特性􀀁

本文研究了胶体法制备的ＩＴＯ薄膜的气敏特性;并同时研究了各种掺杂杂质对ＩＴＯ薄膜的气敏特性的影响。通过实验发现ＩＴＯ薄膜对乙醇气体具有最高的灵敏度,对二氧化氮等也有较好的敏感特性。一般催化剂型掺杂物如贵金属等掺杂杂对提高ＩＴＯ薄膜的灵敏度没有多大帮助。ＩＴＯ薄膜与ＳｎＯ２薄膜相比具有更高的稳定性。ＩＴＯ薄膜的气敏特性既具有表面控制型的特征,又权有体效应气敏材料的敏感特性。     

基于复合气敏材料WO3/SrAl2 O4的硫化氢气体传感器

采用溶胶—凝胶法制得WO3/SrAl2 O4复合气敏材料.经过工艺加工制得旁热式厚膜陶瓷元件在密封的气室内测试,获得了对H2 S气体具有良好灵敏度、选择性和响应恢复性的气敏元件.为检测和治理生产生活中的H2 S污染,提供了可供参考应用的气敏传感元件.     

ZnSnO_3纳米粉体的制备及气敏特性

以Sn粒和Zn粒为原料,在柠檬酸体系中,用溶胶—凝胶法合成了纳米ZnSnO3粉体。用XRD,TEM对产物的组成、粒径大小、形貌进行了表征。结果表明:产物为平均粒径10 nm左右的圆球形颗粒。采用静态配气法测试了不同烧结温度下材料对还原性气体的气敏性能,发现元件对乙醇、丙酮和H2S气体均有良好的检测性能。特别是煅烧温度在600℃的纳米ZnSnO3材料在最佳工作温度为360℃时对体积分数为50×10-6的丙酮的电阻比值达69,响应—恢复特性良好,响应时间和恢复时间分别为10 s和5 s。     

半导体气体传感器动态温度调制系统设计及检测方法研究

针对半导体气体传感器存在选择性差的问题,通过温度调制检测方法实现可燃性气体良好检测性能,提高传感器在复杂环境下的选择性。设计了一种参数可调的气体传感器温度调制系统,实现了正弦波和矩形波输出模式,输出频率0~1000 Hz,幅值0~5 V可调,矩形波占空比可调,并给出了系统总体设计方案和硬件设计电路。通过自制旁热式SnO2传感器对CO和CH4两种可燃性气体进行了矩形波温度调制检测分析,得到了优化的温度调制参数。提出以传感器在空气和被测气体响应中温度调制幅值比作为灵敏度系数。测试结果表明,CO和CH4气体在周期10 s的方波温度调制下呈良好的近似线性规律变化,且具有较好的线性度差异,表明两种气体具有选择性差异。     

金属氧化物气体传感器阵列的制备

利用薄膜技术制作的半导体金属氧化物气体传感器阵列是由一个基底上的四个传感器单元组成的。基本结构是在4英寸的硅片上制作完成的。首先,沉积金属铂电极,加热棒和温度传感器。其次,沉积半导体金属氧化物SnO2。然后进行传感器阵列电极的焊接,封装。最后进行测量,测量结果显示了传感器阵列对不同气体甲烷(CH4),一氧化碳(CO),氢气(H2),二氧化氮(NO2)和氨气(NH3)的响应。     

汽车空气质量智能检测净化系统

为了定量检测和净化汽车空气质量,并方便用户远程查看和控制,有针对性地设计了汽车空气质量智能检测净化系统和Android手机APP应用软件.车内外的PM2.5检测系统和阵列气体传感器采集空气质量参数,Arduino处理器基于BP神经网络算法进行数据处理后自动调节空气质量,并通过HC-06蓝牙模块发送至Android手机APP,用户可在APP上查看空气质量并可手动调节.当车内PM2.5、CO、NO2、HCHO浓度高于警戒值时,车内负离子空气净化器自动开启;车外浓度高于警戒值时,关闭外循环风扇.试验表明,与现有装置相比,系统不仅能同时检测包括PM2.5、CO在内的多种有毒有害气体及颗粒,还具备在APP上远程查看和净化车内空气的功能.     

抵偿型CO传感器的制备及性能研究

以质量分数0.3的In2O3掺杂ZnO电极材料作为敏感电极,Pt为参比电极,在1200℃下烧结制备了(ZnO+质量分数0.3的In2O3)/YSZ/Pt结构的CO传感器。保持O2的体积分数为5%不变,在450℃~550℃下测试其对浓度为2×10-4的CO气体的响应。实验表明,工作温度为500℃时,传感器的响应值达到最大(-59 mV),接近未掺杂之前的两倍,使得传感器的灵敏度得到极大极高。为了克服C3H6气体的干扰(响应值在-50 mV以上),借鉴混合电位理论,用柱状形貌Cr2O3材料替代Pt做参比电极制备了抵偿型CO传感器,并测试其敏感性能。结果表明,该传感器对CO的响应值只减小了-11 mV(为-48 mV),而对C3H6的响应则呈现出大幅度衰减(-10 mV以下),明显提高了传感器的选择性。最后,对此现象,我们采用相应的传感器敏感机理进行了探讨。     

基于传感器阵列与神经网络的气体检测系统

在分析研究电子鼻理论和系统组成的基础上,设计构建了一套传感器阵列与人工神经网络相结合的混合气体检测系统.并采用该系统对三种气体传感器(一氧化碳CO、二氧化硫SO2和二氧化氮NO2)进行了实验,对实验数据用神经网络(BP和 RBF)进行了分析、识别和气体体积分数的计算.结果显示该检测系统识别准确,不仅能够解决气体传感器交叉敏感问题,提高器件的选择性,而且具有智能化和多功能化等优点.     

新型可燃性气体催化传感器及其应用研究

报道了一种可广泛用于各种可燃性气体检测,报警和监控的新型催化传感器的制造,性能和应用的研究结果.     

基于径向基函数神经网络的智能嗅觉系统

提出了基于智能嗅觉系统的识别混合有毒气体组分浓度的方法。该系统包括两大部分：有毒气体传感器阵列模埠和径向基函数神经网络模块。前者用于获取反映有毒气体组分的电信号，后者用于提高识别混合有毒气体组分的选择性，降低气体传感器阵列中各个敏感器件的交叉灵敏度。径向基函数神经网络具有很强的非线性并行处理能力和容错能力，实例分析取得了满意的测量结果。     

甲/乙醇气体传感器的研究进展

甲/乙醇作为重要的新型能源已逐渐得到广泛使用,如甲醇燃料电池和甲醇汽油,利用乙醇制取化工原料、乙醇汽油等。甲/乙醇极易挥发,属于易燃易爆气体,因此,检测环境中的甲/乙醇气体浓度显得非常重要。综述了甲/乙醇气体传感器的研究进展,并重点在氧化物、聚合物和金属纳米粒子三种类型的甲/乙醇气体敏感材料进行了阐述。     

基于微纳传感器的有毒有害气体检测方法研究

提出了一种基于微纳电离型传感器的苯类毒害气体检测方法,构建基于微电离型微纳气体传感器构成的毒害气体检测系统,在室温常压、相对湿度75%的实验条件下分别检测0.01mg/m^3～0.3mg/m^3等8个浓度梯度的苯和甲苯气体,采用双层叠加非线性信号分析检测数据,依据信噪比特征值实现气体浓度的区分,以特征值对应的参量作为气体种类的判断。检测过程中,传感器工作在可逆电离平衡状态,并且具有无毒害、重复性好、无需预热等优点,在有毒有害气体检测领域具有广阔前景。