Новая конструкция газового датчика удешевит мониторинг вредных веществ в воздухе
09 декабря 2024
subscription
Изображение. Молекулы сероводорода и двуокиси азота в дыму. Источник: Николай Посунько/Сколтех, на основе изображения, сгенерированного ИИ-моделью DaVinci2 на Deep Dream Generator

Учёные из Сколтеха спроектировали и испытали простой в изготовлении полупроводниковый химический сенсор с низкой себестоимостью и стоимостью одного измерения, способный за 40 секунд регистрировать наличие в воздухе вредных газов или информативных веществ. В исследовании показана 90% точность обнаружения огнеопасного ацетона, а также токсичных сероводорода и двуокиси азота, но сенсор будет чувствителен и к другим газам, а точность можно повысить сделав два и более измерения подряд. Описанное в журнале Sensors and Actuators B: Chemical устройство использует в качестве чувствительного элемента «ткань» из углеродных нанотрубок, подвешенную между двумя электродами. Это первый сенсор такой конструкции с использованием нанотрубок.

Применения такого рода сенсоров не ограничиваются оценкой качества воздуха на производстве или вблизи автодорог. Так, пациенты с диабетом 1-го типа выдыхают воздух с содержанием ацетона, по количеству которого можно понять, когда необходима инъекция инсулина. А по концентрации газов в парнике или в промышленном холодильнике можно оценить, насколько созрели фрукты и овощи или начало ли портиться мясо.

Газовые сенсоры на основе разных технологий занимают разные ниши. Полупроводниковые сенсоры наподобие того, что предложен в Сколтехе, хороши там, где нужен постоянный мониторинг (частые измерения). Это связано с их низким энергопотреблением и дешевизной в изготовлении и эксплуатации. Притом они очень чувствительны, но здесь кроется и недостаток: из-за того, что эти устройства чутко реагируют на присутствие в воздухе многих разных веществ, возникает вопрос, как получить информацию о содержании конкретного соединения.

Повышать «избирательность» полупроводниковых сенсоров можно подражая обонянию млекопитающих.

«Электрическое сопротивление чувствительного материала, в нашем случае — ткани из углеродных нанотрубок, меняется в ответ на присутствие многих газов. Но оно может меняться по-разному в ответ на разные газы в разных концентрациях, и здесь кроется технологическая возможность, — рассказывает первый автор исследования, стажёр-исследователь и аспирант программы «Науки о материалах» Сколтеха Константин Заманский. — Ведь обоняние человека тоже устроено так, что рецепторы в эпителии реагируют на самые разные вещества. Но разные группы рецепторов реагируют на каждый запах по-своему. И по силе активации связанных с ними нейронов мозгу удаётся распознать, с каким запахом имеет дело нос».

Подобным образом, если одновременно использовать множество полупроводниковых сенсоров, каждый из которых будет играть роль одного «рецептора», при появлении некоторого газа вся система сенсоров («нос») сгенерирует многомерный отклик, и этот сигнал можно будет исследовать на предмет наличия нужного паттерна («запаха») методами машинного обучения («мозгом»). «Мы действуем несколько иначе и получаем многомерный сигнал от одного и того же сенсора, но при разных температурах», — уточняет Заманский.

Предложенная научной группой конструкция сенсора предполагает, что чувствительный материал — фрагмент ткани из одностенных углеродных нанотрубок — подвешен в воздухе между двумя электродами (они напыляются золотом на подложку из поликристаллического оксида алюминия). Такое решение позволяет почти мгновенно нагревать или охлаждать сенсор до заданной температуры: за 40 секунд прибор успевает измерить сопротивление сенсора при 400 различных температурах в диапазоне от 25 °C до 125 °C.

Именно эти 400 значений и представляют паттерн запаха, который модель машинного обучения классифицирует как относящийся к одному из газов со средней точностью 90%. Совпадение результатов в каждом последовательном цикле снижает вероятность ошибки примерно в 10 раз, повышая уверенность в результате до 99% уже на второй минуте мониторинга (хотя это не строгий расчёт). При этом стоимость одного такого измерения при детектировании, например, двуокиси азота оказывается ниже, чем у других сенсоров.

Использование фильтрации данных (для выделения базовой линии) позволило создателям сенсора не только интерпретировать его сигнал, но и учесть эффект так называемого старения устройства. Это явление проявляется в том, что при продолжительной эксплуатации отклик на те же газы при тех же условиях меняется. Именно поправка на эффект старения сенсора позволила вдвое снизить процент ошибок и тем самым довести точность измерений до 90%. Проблема актуальна и для других полупроводниковых сенсоров, хотя не во всех работах учитывается — здесь же она успешно решена для интервала как минимум в 10 часов эксплуатации.


Освещённое в пресс-релизе исследование поддержано грантом Российского научного фонда № 20-73-10256.