Разработка систем мониторинга воздуха широкого спектра действия на основе селективных полупроводниковых сенсоров и адсорбционных предконцентраторовНИР

Источник финансирования НИР

грант РНФ

Этапы НИР

# Сроки Название
1 9 июня 2014 г.-31 декабря 2014 г. Разработка систем мониторинга воздуха широкого спектра действия на основе селективных полупроводниковых сенсоров и адсорбционных предконцентраторов
Результаты этапа: 1. Осуществлен синтез сенсорных материалов на основе нанокристаллических полупроводниковых оксидов SnO2, ZnO, WO3, In2O3 с контролируемым размером кристаллитов в диапазоне 3-50 нм. 2. Проведена модификация сенсорных материалов каталитическими кластерами на основе благородных металлов Au, PtO2, RuO2, PdO или оксидов металлов Fe2O3, La2O3, Sb2O5, NiO, CuO, MoO3. 3. Проведено исследование состава, кристаллической структуры и микроструктуры сенсорных материалов комплексом методов с нанометровым разрешением. 4. Проведено исследование влияния каталитических кластеров на электрофизические свойства сенсорных материалов SnO2, ZnO, WO3, In2O3 в зависимости от температуры и размера кристаллитов. 5. Осуществлен синтез селективных адсорбентов для концентрирования различных групп токсичных химических соединений с контролируемой величиной удельной поверхности и размером пор. 6. Проведено исследование состава и микроструктуры адсорбентов. 7. Определена природа и концентрации активных центров на поверхности сенсорных материалов и адсорбентов. 8. Разработаны нейросетевые алгоритмоы для обработки мультисенсорных сигналов и предложены методики их применения.
2 1 января 2015 г.-31 декабря 2015 г. Разработка систем мониторинга воздуха широкого спектра действия на основе селективных полупроводниковых сенсоров и адсорбционных предконцентраторов
Результаты этапа: В 2015 году комплексом методов in situ проведены исследования механизма сенсорной чувствительности полупроводниковых оксидов и определена роль модификаторов поверхности при детектировании основных загрязнителей воздуха: CO, H2S, N2O, NO, NO2, NH3. N2H4, (C2H5)2NH и НДМГ (CH3)2N2H2. Сенсорные параметры материалов, нанесенных на микроэлектронные чипы, изучены при детектировании токсичных веществ в диапазоне концентраций 0.5-10 ПДК рабочей зоны. Для каждого материала экспериментально определены калибровочные функции зависимости сенсорного сигнала от концентрации целевого вещества в воздухе и температуры, которые вместе с динамическими свойствами сенсоров, условиями синтеза материалов, параметрами их микроструктуры, природой и концентрацией активных центров и электрофизическими свойствами составляют банк данных по сенсорам. Полученные калибровочные функции будут использованы для выбора массива сенсоров при решении практических задач детектирования определенной группы целевых веществ в атмосфере. Для сенсорных материалов на основе ZnO изучено влияние галлия на механизм формирования сенсорного сигнала. Впервые для ZnO(Ga) обнаружен эффект инверсии сенсорного сигнала. В среднем интервале температур при 250 – 300ºС в присутствии NH3 наблюдается увеличение сопротивления ZnO(Ga), что может указывать на возможность образования в присутствии аммиака материала p-типа проводимости. Предполагается, что азот, замещая кислород в кристаллической решетке оксида цинка, проявляет акцепторные свойства и оксид цинка, допированный азотом, ZnO(N), может быть полупроводником p-типа проводимости. Показано, что инверсия сигнала является обратимым эффектом, состояние поверхности с p-типом проводимости нестабильно и при изменении температуры переходит в n-тип проводимости. Предполагается, что инверсия сенсорного сигнала может происходить в результате образования N-акцепторов (NO) в приповерхностном слое оксида цинка и уменьшения концентрации собственных донорных дефектов. Наличие азота в кристаллической структуре оксида цинка и образование N2– центров с g фактором :g1 = 2.0024, g2 = 1.99 и концентрацией 8 • 1015 г-1 доказано методом ЭПР. Синтезирован новый сенсорный материал BaSnO3 станнат бария со структурой перовскита n-типа проводимости и шириной запрещенной зоны Eg = 3.1–3.4 eV. Нанокристаллический BaSnO3 с размером кристаллитов 18-23 нм получен методом химического осаждения из водных растворов c последующей гидротермальной ультразвуковой обработкой осадка. Комплексом методов изучены кристаллическая структура, микроструктура, состав поверхности, электрофизические свойства и реакционная способность BaSnO3 при взаимодействии с газами. Сенсорные свойства изучены в интервале температур 100-450оС при детектировании основных загрязнителей воздуха: CO, NH3, NO, NO2, H2, SO2. Обнаружено, что станнат бария является перспективным сенсорным материалом для детектирования сернистого газа SO2 в воздухе. BaSnO3 значительно превосходит SnO2 по своей чувствительности к сернистому газу. В 2015 году изготовлена серия 32 предконцентраторов на основе углеродсодержащих, кремнийоксидных, алюмооксидных и цеолитных сорбентов селективных к различным группам целевых веществ. Полученные данные позволили выбрать для концентрирования токсичных веществ следующие сорбенты: медьсодержащие цеолиты типа MFI для оксидов азота, кремнийоксидные сорбенты типа силохрома и силикалита для гидразина и несимметричного диметилгидразина, мезопористые сорбенты типа МСМ-41 с нанесенным оксидом алюминия для сероводорода, кислотные формы цеолитов типа морденит или Beta для аммиака и диметиламина, углеродсодержащие сорбенты для бензола, толуола, ацетонитрила и метанола. Создано программное обеспечение для преобразования, обработки первичного сигнала и передачи результатов анализа по информационным сетям. Обработка первичных сигналов проведена ступенчато, на первом этапе решалась задача идентификации газа, на втором этапе определялась концентрация токсичного газа в воздухе. Для решения задачи идентификации газа предложен новый алгоритм EDMN+. Для решения задачи определения концентрации газа использован метод проекции на латентные структуры (ПЛС) в режиме перекрёстной проверки. Создан действующий макет мультисенсорной системы мониторинга воздуха на основе массива полупроводниковых газовых сенсоров и адсорбционных предконцентраторов. Макет включает в себя систему пробоотбора, предконцентраторы и сенсорную камеру на 12 микроэлектронных чипов. Разработана и изготовлена электронная система совмещения основных компонентов детектора и программное обеспечение, позволяющее управлять температурным режимом и газовыми потоками. Специальное программное обеспечение создано для считывания и обработки первичного сигнала и передачи информации по информационным сетям.
3 1 января 2016 г.-31 декабря 2016 г. Разработка систем мониторинга воздуха широкого спектра действия на основе селективных полупроводниковых сенсоров и адсорбционных предконцентраторов
Результаты этапа: В 2016 году создан экспериментальный образец мультисенсорной системы с предварительным концентрированием. Газоанализатор включает в себя набор 12 высокочувствительных полупроводниковых газовых сенсоров на основе химически модифицированных полупроводниковых оксидов, систему предварительного концентрирования анализируемой пробы и интеллектуальный блок обработки сенсорных сигналов. Блоки предварительного концентрирования и химических сенсоров объединены в канал, настроенный на селективное детектирование группы целевых газов одной природы. Лабораторный образец газоанализатора включает в себя два канала. Один из каналов позволяет не только концентрировать но и проводить конверсию целевых газов, с целью перевода токсичных примесей в продукты, к которым полупроводниковые сенсоры имеют большую чувствительность. Показано, что конверсия гидразина позволяет перевести его в диоксид азота, обнаружение которого в воздухе можно осуществлять с более высокой чувствительностью и селективностью по отношению к большинству маскирующих газов. Для ряда токсичных веществ проведены испытания газоанализатора в лабораторных условиях, с использованием поверочных газовых смесей в зависимости от влажности воздуха. Газоанализатор позволяет детектировать токсичные и взрывоопасные газы в концентрациях на уровне ПДК рабочей зоны. Лабораторные испытания мультисенсорной системы проведены при решении практически важной задачи анализа газовой смеси, моделирующей условия возникновения пожара. Показано, что задача идентификации газов с большой точностью может быть решена с помощью одного сенсора в динамическом температурном режиме. Мультисенсорная система позволяет однозначно идентифицировать одновременное присутствие СО и Н2 как в чистом воздухе так и в присутствии примеси NO2 в постоянной концентрации 1.4 ppm. При этом ошибка идентификации составляет не более 5% с учетом всего объема проведенных экспериментов. Задача определения концентрации СО и Н2 в воздухе решена с использованием разработанного математического алгоритма с ошибкой определения не более 15% во всем диапазоне концентраций. Использование алгоритма, учитывающего совокупные отклики всех 4-х сенсоров позволяет снизить ошибку количественного определения газов менее 5%. Погрешности детектирования существенно снижаются до 2,5% при использовании массива 12 сенсоров

Прикрепленные к НИР результаты

Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".