MULTIPARAMETRIC RECOGNITION OF ORGANIC VAPORS BY USING A GAS SENSOR BASED ON A NANOSTRUCTURED TIN DIOXIDE FILM
Исследовано влияние паров органических веществ (изопропанола, этанола и ацетона) различной концентрации на отклик сенсоров газа на основе наноструктурированных пленок диоксида олова, синтезированных золь-гель методом. Экспериментально установлено, что напуск газовых проб, содержащих пары органических веществ, приводит к увеличению проводимости наноструктурированных пленок диоксида олова. В области высоких концентраций (более 50% от насыщенного пара) концентрационная зависимость проводимости имеет тенденцию к насыщению. Показана возможность распознавания сорта примесного газа с помощью статистической обработки отклика только одного сенсора при различных концентрациях анализируемой пробы. Определено положение поверхностного донорного уровня примесного газа относительно акцепторного уровня кислорода и теплота десорбции частиц исследуемых газов. Предложен новый метод мультипараметрического распознавания газовых смесей, основанный на использование в качестве признаков классификации физико-химических параметров анализируемых газов, не зависящих от их концентрации. Установлено, что предложенный метод мультипараметрического распознавания газовых смесей имеет более высокую надежность по сравнению со стандартными методами, основанными на анализе отклика сенсоров газа. The influence of organic vapors (isopropanol, ethanol, and acetone) with different concentrations in air on a response gas sensor based on nanostructured tin dioxide films synthesized by the sol-gel method was studied. It was found experimentally that inject of the gas mixtures containing organic vapors into measure chamber results to an increase of the conductivity of nanostructured tin dioxide films. In the area of high concentrations (more than 50% of saturated vapor), the concentration dependence of conductivity trends to saturation. The recognizing possibility of species gas admixture by using statistical processing of response only single sensor at different analyzed gas mixture concentrations is validated. The surface donor level of gas-reducing relative to acceptor level oxygen and desorption heat of gas particle were determined. A new method based multiparametric recognition gas mixtures is proposed based on using concentration-independent physical and chemical parameters of analyzed gases as classification properties. It is shown that proposed multiparametric recognition method has higher reliability in comparison with standard methods based on the analysis gas sensor response.