CN111912877A - 基于传感器阵列的有机气体检测识别芯片 - Google Patents
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Abstract
本发明公开基于传感器阵列的有机气体检测识别芯片，在反应腔体两侧设置气体输入通道和气体输出通道；在反应腔体内，自气体输入通道至气体输出通道的方向上设置石墨烯、硫化钼、碲化钼和硫化铼，在石墨烯、硫化钼、碲化钼和硫化铼的两侧均设置金电极，一侧接地，一侧从反应腔体内伸出，构成检测电路。本发明的技术方案在气体传感上，表现出了极高的灵敏度，实现超低浓度的有机气体检测，通过该阵列传感单元对不同有机气体的交叉灵敏度，可以建立有机气体的传感响应数据库，利用线性判别算法，对气体传感数据库进行有效学习，从而有效识别待测有机气体的类型和浓度。
Description
技术领域
本发明属于气体检测领域，更加具体地说，涉及一种基于二维纳米半导体材料传感器阵列的有机气体检测、识别芯片设计。
背景技术
有机气体是化工生产副产品，室内环境监测，人体呼出气疾病检测、预防主要标志物，实现有机气体的定性识别，定量检测具有非常重要的意义和实用价值。目前市面上有机气体检测仪器有两种：一是气相色谱法；二是基于光电离子检测的便携式有机气体检测仪。气相色谱法(GC)法：采用先分离后检测的分析方法，灵敏度高，选择性好，高效能，定性和定量精度高，但是该检测手段价格昂贵，检测方法复杂，仪器体积大，难以便携，大大限制了其应用前景。作为改进，出现了基于光电离子(PID)检测的便携式有机气体检测仪：其具有便携式，高灵敏度的特点，存在的问题是难以实现有机气体的定性识别检测，即只有在已知气体种类的情况下，可以获取其气体浓度值，难以实现气体的识别性检测，限制了其实用价值。此外，气相色谱(GC)和光电离子(PID)检测仪，目前难以集成在芯片上，限制了其在手机等便携设备上的应用。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，克服上述气相色谱(GC)和光电离(PID)有机气体检测方法的不足，提供基于传感器阵列的有机气体检测识别芯片，采用传感器阵列的方法，通过阵列传感单元对有机气体的交叉灵敏度响应，建立有机气体的传感响应数据库，通过模式识别算法实现有机气体的定性、定量识别。
本发明的技术目的通过下述技术方案予以实现。
基于传感器阵列的有机气体检测识别芯片，包括反应腔体，在反应腔体两侧设置气体输入通道和气体输出通道；在反应腔体内，自气体输入通道至气体输出通道的方向上依次设置石墨烯、硫化钼、碲化钼和硫化铼，在石墨烯、硫化钼、碲化钼和硫化铼的两侧均设置金电极，石墨烯的第二金电极、硫化钼的第二金电极、碲化钼的第二金电极和硫化铼的第二金电极通过导线接地，且石墨烯、硫化钼、碲化钼和硫化铼彼此处于并联状态；石墨烯的第一金电极与第一引出导线相连，硫化钼的第一金电极与第二引出导线相连，碲化钼的第一金电极与第三引出导线相连，硫化铼的第一金电极与第四引出导线相连。
而且，接地位置在反应腔体内部或者外部。
而且，第一引出导线、第二引出导线、第三引出导线和第四引出导线从反应腔体内伸出，构成检测电路，与检测设备相连。
而且，石墨烯、硫化钼、碲化钼和硫化铼共同组成传感器阵列，在反应腔体内，自气体输入通道至气体输出通道的方向上等距离设置石墨烯、硫化钼、碲化钼和硫化铼。
而且，传感器(即反应腔体)尺寸为(1—5)×(1—5)×(1—5)mm3，优选(2—3)×(2—3)×(2—3)mm3。
而且，本发明的传感器阵列由二维纳米半导体材料石墨烯,硫化钼，碲化钼和硫化铼构成，采用二维纳米半导体材料作为传感单元，每个半导体材料的厚度为纳米(nm)量级，如10nm以内，平面尺寸为微米(um)量级，如300—500微米，可实现芯片大规模集成。
在本发明的技术方案中，由于二维纳米材料极高的表体比，在气体传感上，表现出了极高的灵敏度，实现超低浓度的有机气体检测；由于传感器阵列由不同的二维纳米材料构成，其与有机气体结合的位点不同，结合键能不同，电荷转移数量不同，所以不同的二维纳米半导体材料传感器对同一种气体的响应不同；不同的有机气体表现了不同的氧化还原性，所以同一种二维纳米半导体传感器对不同的有机气体表现出了不同的响应特性；因此，通过该阵列传感单元对不同有机气体的交叉灵敏度，可以建立有机气体的传感响应数据库；随着大数据时代和人工智能时代的来领，利用线性判别算法，对气体传感数据库进行有效学习，从而有效识别待测有机气体的类型和浓度。
附图说明
图1是本发明芯片结构示意图，其中1—1为气体输入通道，1—2为气体输出通道，2为反应腔体，3为接地，4为导线，4—1为第一引出导线，4—2为第二引出导线，4—3为第三引出导线，4—4为第四引出导线，5—1为第一金电极，5—2为第二金电极，6为石墨烯(Graphene)，7为硫化钼(MoS2)，8为碲化钼(MoTe2)，9为硫化铼(ReS2)。
图2是本发明的传感器阵列对各类有机气体的灵敏度随浓度变化图，其中a为石墨烯，b为硫化钼，c为碲化钼，d为硫化铼。
图3是本发明传感器阵列的气体识别图示意图(线性判别分析)，其中a为线性判别区分出乙醇，b为区分丙酮，c为区分甲醇，d为区分正己烷和异丙醇。
具体实施方式
如附图1所示，本发明的基于传感器阵列的有机气体检测识别芯片，包括反应腔体，在反应腔体两侧设置气体输入通道和气体输出通道；在反应腔体内，自气体输入通道至气体输出通道的方向上依次等距离均匀设置石墨烯、硫化钼、碲化钼和硫化铼，在石墨烯、硫化钼、碲化钼和硫化铼的两侧均设置金电极，石墨烯的第二金电极、硫化钼的第二金电极、碲化钼的第二金电极和硫化铼的第二金电极通过导线接地(在反应腔体内部)，且石墨烯、硫化钼、碲化钼和硫化铼彼此处于并联状态；石墨烯的第一金电极与第一引出导线相连，硫化钼的第一金电极与第二引出导线相连，碲化钼的第一金电极与第三引出导线相连，硫化铼的第一金电极与第四引出导线相连，第一引出导线、第二引出导线、第三引出导线和第四引出导线从反应腔体内伸出，构成检测电路，与检测设备半导体参数分析仪4200A相连。石墨烯、硫化钼、碲化钼和硫化铼选择二维纳米半导体材料。
将不同类型不同浓度的有机气体依次从气体输入通道通入反应腔体,有机气体吸附在二维纳米半导体材料石墨烯，MoS2，MoTe2和ReS2表面，由于吸附过程中有机气体与二维纳米半导体材料存在电荷交换，因此二维纳米半导体材料石墨烯，MoS2，MoTe2和ReS2的电导会发生变化；电导变化由第一金电极连接的***电路测试。
选择乙醇、丙酮、甲醇、正己烷和异丙醇共计五种气体进行检测，定义灵敏度：
传感器阵列灵敏度与气体浓度的关系图如图2所示：①同一二维纳米半导体材料传感器对不同的气体响应不同，这取决于不同气体的氧化还原性质不同；②不同二维纳米半导体材料传感器对同一气体的响应不同(即可实现不同二维纳米材料对相同气体的交叉灵敏度)；③二维纳米传感器阵列的响应度与气体浓度表现了非常好的线性关系，线性拟合度超过了99％，如下(以线性拟合的截距和斜率确定对应气体类型)：石墨烯:y＝0.00119x+0.02951y＝0.00316x+0.12889y＝0.00197x+0.22957y＝8.65712×10-4x+0.06001y＝0.00175x+0.14287
碲化钼:y＝0.0458x+9.692y＝0.02382x+14.06y＝0.06945x+18.07759y＝0.01384x+8.91837y＝0.02884x+9.60848
硫化钼:y＝0.62994x-7.60093y＝0.20223x+31.46165y＝0.76279x+31.28784y＝0.02967x+15.57372y＝0.14406x+11.54281
硫化铼：y＝0.02032x+1.1187y＝0.03526x+4.04744y＝0.04964x+-0.03945y＝0.00496x+1.65214y＝0.03163x-0.35137
对图2形成的气体响应数据库，利用线性判别分析算法(LDA)，对测试的五种气体进行有效判定识别。LDA算法采用的分类器是Fisher分类器。Fisher线性判别分析的基本思想：通过寻找一个投影方向(通过线性变换和线性组合)，将高维问题降低到一维问题来解决，并且要求变换后的一维数据具有如下性质：同类样本尽可能聚集在一起，不同类的样本尽可能地远。将图2中的传感数据，作为Fisher分类器训练数据，调用MATLAB函数库中的FisherLDA()函数，确定投影方向W和阈值y0，即确定线性判别函数，然后根据这个线性判别函数，对测试数据进行测试，得到测试数据的类别(具体可参考MATLAB软件操作说明)，如图3所示。如图3所示，第一次线性判别分析，将乙醇气体识别出来；第二次线性判别分析，将丙酮气体识别出来；第三次判别分析，将甲醇气体识别出来；第四次判别分析，将正己烷和异丙醇气体识别出来，至此，完成了对传感数据的学习。
在使用中，以乙醇、丙酮、甲醇、正己烷和异丙醇分别待测气体，进入反应腔室进行传感并测试数据，将测试数据利用线性判别分析进行分类，观察测试的数据点落到图3的哪一种气体范围内，确定气体类别，实现气体的定性识别；根据灵敏度的大小，如图2所示，从而确定气体浓度，实现气体的定量识别，即利用图2中任意一条与待测气体定性一致的线性回归关系进行定量计算即可。本发明的有机气体检测识别芯片在检测乙醇、丙酮、甲醇、正己烷和异丙醇中的应用。
根据本发明内容进行工艺参数的调整，均可实现检测识别芯片的制备，且表现出与本发明基本一致的性能。以上对本发明做了示例性的描述，应该说明的是，在不脱离本发明的核心的情况下，任何简单的变形、修改或者其他本领域技术人员能够不花费创造性劳动的等同替换均落入本发明的保护范围。
Claims (9)
1.基于传感器阵列的有机气体检测识别芯片，其特征在于，包括反应腔体，在反应腔体两侧设置气体输入通道和气体输出通道；在反应腔体内，自气体输入通道至气体输出通道的方向上依次设置石墨烯、硫化钼、碲化钼和硫化铼，在石墨烯、硫化钼、碲化钼和硫化铼的两侧均设置金电极，石墨烯的第二金电极、硫化钼的第二金电极、碲化钼的第二金电极和硫化铼的第二金电极通过导线接地，且石墨烯、硫化钼、碲化钼和硫化铼彼此处于并联状态；石墨烯的第一金电极与第一引出导线相连，硫化钼的第一金电极与第二引出导线相连，碲化钼的第一金电极与第三引出导线相连，硫化铼的第一金电极与第四引出导线相连。
2.根据权利要求1所述的基于传感器阵列的有机气体检测识别芯片，其特征在于，石墨烯、硫化钼、碲化钼和硫化铼共同组成传感器阵列，在反应腔体内，自气体输入通道至气体输出通道的方向上等距离设置石墨烯、硫化钼、碲化钼和硫化铼。
3.根据权利要求1或者2所述的基于传感器阵列的有机气体检测识别芯片，其特征在于，第一引出导线、第二引出导线、第三引出导线和第四引出导线从反应腔体内伸出，构成检测电路，与检测设备相连。
4.根据权利要求1或者2所述的基于传感器阵列的有机气体检测识别芯片，其特征在于，接地位置在反应腔体内部或者外部。
5.根据权利要求1或者2所述的基于传感器阵列的有机气体检测识别芯片，其特征在于，传感器(即反应腔体)尺寸为(1—5)×(1—5)×(1—5)mm3。
6.根据权利要求1或者2所述的基于传感器阵列的有机气体检测识别芯片，其特征在于，传感器(即反应腔体)尺寸为(2—3)×(2—3)×(2—3)mm3。
7.根据权利要求1或者2所述的基于传感器阵列的有机气体检测识别芯片，其特征在于，采用二维纳米半导体材料作为传感单元，每个半导体材料的厚度为纳米(nm)量级，如10nm以内，平面尺寸为微米(um)量级，如300—500微米。
8.如权利要求1—7之一所述的基于传感器阵列的有机气体检测识别芯片在检测乙醇、丙酮、甲醇、正己烷和异丙醇中的应用。
9.根据权利要求8所述的有机气体检测识别芯片在检测乙醇、丙酮、甲醇、正己烷和异丙醇中的应用，其特征在于，在使用中，以乙醇、丙酮、甲醇、正己烷和异丙醇分别待测气体，进入反应腔室进行传感并测试数据，将测试数据利用线性判别分析进行分类，确定气体类别，实现气体的定性识别；根据灵敏度的大小，从而确定气体浓度，实现气体的定量识别。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113030194A (zh) * | 2021-02-03 | 2021-06-25 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 气体传感器阵列、三种醇种类及其浓度的识别方法 |
| CN114354857A (zh) * | 2022-01-07 | 2022-04-15 | 国家电网有限公司 | 应用于SF6放电分解气体的过渡金属改性MoTe2气敏传感分析方法 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016151558A (ja) * | 2015-02-19 | 2016-08-22 | 富士通株式会社 | ガスセンサ |
| US20170003248A1 (en) * | 2015-07-03 | 2017-01-05 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Device including vertically aligned two-dimensional material and method of forming a vertically aligned two-dimensional material |
| CN106680328A (zh) * | 2017-01-04 | 2017-05-17 | 清华大学深圳研究生院 | 一种气体传感器阵列及其制备方法 |
| CN107024516A (zh) * | 2017-02-24 | 2017-08-08 | 西安交通大学 | 一种二硫化铼纳米片阵列薄膜吸附式传感器及制备方法 |
| US20180106774A1 (en) * | 2016-10-19 | 2018-04-19 | Winbond Electronics Corp. | Sensor array, manufacturing method thereof, and sensing method |
| CN109060892A (zh) * | 2018-06-26 | 2018-12-21 | 西安交通大学 | 基于石墨烯复合材料传感器阵列的sf6分解物检测方法 |
| CN210199009U (zh) * | 2019-05-09 | 2020-03-27 | 天津大学 | 基于传感器阵列的有机气体检测识别芯片 |
-
2019
- 2019-05-09 CN CN201910386617.4A patent/CN111912877A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016151558A (ja) * | 2015-02-19 | 2016-08-22 | 富士通株式会社 | ガスセンサ |
| US20170003248A1 (en) * | 2015-07-03 | 2017-01-05 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Device including vertically aligned two-dimensional material and method of forming a vertically aligned two-dimensional material |
| US20180106774A1 (en) * | 2016-10-19 | 2018-04-19 | Winbond Electronics Corp. | Sensor array, manufacturing method thereof, and sensing method |
| CN106680328A (zh) * | 2017-01-04 | 2017-05-17 | 清华大学深圳研究生院 | 一种气体传感器阵列及其制备方法 |
| CN107024516A (zh) * | 2017-02-24 | 2017-08-08 | 西安交通大学 | 一种二硫化铼纳米片阵列薄膜吸附式传感器及制备方法 |
| CN109060892A (zh) * | 2018-06-26 | 2018-12-21 | 西安交通大学 | 基于石墨烯复合材料传感器阵列的sf6分解物检测方法 |
| CN210199009U (zh) * | 2019-05-09 | 2020-03-27 | 天津大学 | 基于传感器阵列的有机气体检测识别芯片 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113030194A (zh) * | 2021-02-03 | 2021-06-25 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 气体传感器阵列、三种醇种类及其浓度的识别方法 |
| CN114354857A (zh) * | 2022-01-07 | 2022-04-15 | 国家电网有限公司 | 应用于SF6放电分解气体的过渡金属改性MoTe2气敏传感分析方法 |
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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