Показать меню
09 июн 13:32Политика

«Электронный нос» определит токсичный газ всего по 30 молекулам

«Электронный нос» определит токсичный газ всего по 30 молекулам

Ученые из Института синтетических полимерных материалов имени Н. С. Ениколопова РАН разработали «электронный нос», чувствительный сразу к нескольким токсичным газам. Созданные ими сенсоры не требуют большой мощности батареи, стабильны при высокой влажности и способны распознать наличие всего 30 молекул диоксида азота или этилмеркаптана, обеспечивающего «запах газа», среди миллиарда молекул азота и кислорода, из которых состоит воздух. Проект поддержан грантом Российского научного фонда (РНФ). Результаты работы опубликованы в журнале Scientifc Reports, кратко о них рассказала пресс-служба РНФ.

Некоторые газы, такие как оксиды азота, сероводород, меркаптаны и аммиак, обнаруженные в выдыхаемом воздухе человека, могут быть маркерами ряда опасных заболеваний. Например, у пациентов с астмой концентрация оксида азота в выдыхаемом воздухе возрастает с приближением приступа. Компактное устройство, детектирующее этот газ, предупредит больного и позволит вовремя принять лекарства. Кроме того, продукты питания при порче выделяют аммиак и сероводород, сенсоры к которым можно интегрировать в холодильники или «умную» упаковку.

Современные модели газовых сенсоров создаются из тонких пленок органических полупроводников. Когда на эти пленки попадают молекулы токсичного газа, их электрические свойства немного изменяются. Чтобы регистрировать слабые сигналы с пленок, ученые собрали из них специальную систему, называемую транзистором. Она позволяет усилить сигнал и зарегистрировать малейшие концентрации токсичного газа.

Сенсоры на основе транзисторов обычно плохо отличают разные молекулы и нестабильны, особенно во влажном воздухе, что затрудняет их использование. Поэтому авторы исследования решили объединить несколько различных сенсоров в массив и обрабатывать приходящие с него сигналы методами машинного обучения. Такой подход имитирует работу обоняния млекопитающих, где множество сенсоров выполняет функцию обонятельного эпителия с большим количеством разных рецепторов, а машинное обучение — роль обонятельной коры в мозге.

«Ранее наш коллектив разработал способ управления чувствительностью таких сенсоров к отдельным газам, а в данной работе мы смогли объединить большое количество датчиков на одном чипе и продемонстрировали электронную систему на основе органических транзисторов, работающую как обоняние», — сообщил директор и заведующий лабораторией функциональных материалов для органической электроники и фотоники ИСПМ РАН Сергей Пономаренко.

Ученые покрыли синтезированные в ИСПМ РАН пленки дополнительными рецепторными слоями. Эти слои содержали вещества, называемые металлопорфиринами, в которые включены ионы металлов. Прямоугольный чип с 20 сенсорами последовательно окунали в три различных раствора с модифицирующими соединениями. Это позволило объединить на малой площади четыре группы сенсоров, которые по-разному реагировали на исследованные газы. Далее электрические сигналы от каждой из этих групп анализировали методами машинного обучения с целью обнаружить характерные «отпечатки», свойственные определенным газам. Именно разница в откликах нескольких групп сенсоров позволила различать между собой диоксид азота, сероводород, этилмеркаптан и аммиак. Чувствительность полученного анализатора позволяет обнаружить всего несколько десятков молекул серо- и азотсодержащих газов среди миллиарда молекул окружающего воздуха.

На основе такого массива сенсоров ученые создали прототип портативного устройства для испытаний без использования дорогостоящего и массивного лабораторного оборудования. Прибор интерпретировал сигналы с чувствительных слоев и выводил информацию об обнаруженных газах и их концентрациях конечному пользователю. Поскольку при порче мясных продуктов выделяются летучие производные сероводорода и аммиака, формирующие неприятный запах, ученые решили проверить собранную установку на практике. Для этого исследователи установили сенсор на крышку пищевого контейнера с сырым мясом и следили за изменением сигнала. Уже на десятом часу хранения уровень сигнала позволил сказать о том, что мясо испорчено.

Благодаря низкой стоимости и малому энергопотреблению большое количество таких датчиков, объединенных в «умную» сеть, можно будет использовать в современных городах и на промышленных предприятиях для своевременного обнаружения выбросов опасных газов в атмосферу и точной локализации их источника.

По материалам: polit
Добавить комментарий
Ваше Имя:
Ваш E-Mail:
Введите два слова, показанных на изображении: *
Лента новостей
Новым оборудованием обеспечил химводолабораторию предприятия KAMA TYRES19:42Велошины – перспективное направление для развития компании KAMA TYRES18:24«Фродекс» представит на «CISO-FORUM 2024» новую систему управления уязвимостями больших инфраструктур09:46Эксперты назвали лидера по объему продаж у новостройках Перми21:06Андрей Борис назвал преимущества получения ВНЖ и второго гражданства17:17Компания «Мария» представит уникальный концепт «Вы у себя дома» на выставке MosBuild 202419:13«Горит, как свечка!» Что делать, если загорелись стены дома?17:12Аудиосвязь на доске Pruffme упрощает коммуникации в компании21:26Мебельная компания «Мария» планирует вернуться на рынок Ульяновска11:07Традиционные блюда для Навруза: сколько стоит отметить праздник19:50Как эффективно действовать компании в кризисной ситуации: 10 советов от Татьяны Жигаленковой18:32Разработчики рассказали о нововведениях в модуле видеоконференцсвязи «Р7-Команда»13:05Продукты обогащения хризотилового волокна будет перерабатывать дочернее предприятие «Ураласбеста»19:21Ученый Анастасия Рычагова на Всемирном фестивале молодежи получила премию имени Ю.М. Лужкова18:27«Здоровое Отечество» поддержит паралимпийский спорт и адаптацию людей с инвалидностью21:45Программа технологического хаба на фестивале в Сочи состоялась при участии Фонд Юрия Лужкова19:57Банк Синара: у россиян популярен кешбэк «на все», а также на покупки в супермаркетах и аптеках09:53Ксения Шойгу вошла в состав Попечительского совета фонда «Орион»18:50
Популярные новости
Выбор редакции