【摘 要】
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六个由贵金属Au,Cu,Pt做添加剂的SnO2气体传感器构成了微气体传感器阵列.首先研究了这六只传感器对挥发性有机化合物(VOCs)敏感特性,本文中的VOCs指VOCsmixture和甲醛(HCHO)
【机 构】
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大连理工大学电信学院,大连理工大学电信学院,大连理工大学电信学院 大连116024,辽宁大学物理学院,沈阳110036,大连116024,大连116024
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六个由贵金属Au,Cu,Pt做添加剂的SnO2气体传感器构成了微气体传感器阵列.首先研究了这六只传感器对挥发性有机化合物(VOCs)敏感特性,本文中的VOCs指VOCsmixture和甲醛(HCHO)气体,其中VOCsmixture是10 ppm甲苯、1 ppm丙酮、5 ppmα-派烯和10 ppm乙醇的混合气.然后采用BP神经网络对所获得的传感器信号进行了分析、识别.结果显示微气体传感器阵列与BP神经网络相结合不仅能有效地识别低浓度的单成分VOCsmixture和甲醛气体,而且也能有效地识别两元气体中的VOCsmixture和甲醛气体.
Six micro-gas sensor arrays are composed of six SnO2 gas sensors, which are made of noble metal Au, Cu and Pt.Firstly, the sensitivity of these six sensors to volatile organic compounds (VOCs) is studied. VOCs in this paper are VOCsmixture and formaldehyde ) Gas, in which VOCsmixture is a mixture of 10 ppm toluene, 1 ppm acetone, 5 ppm α-dispropylene and 10 ppm ethanol.The sensor signals obtained were then analyzed and identified using BP neural network.The results showed that the micro gas sensor array In combination with BP neural network, VOCsmixture and formaldehyde gas, which are single-component low concentrations, can be effectively identified, and VOCsmixture and formaldehyde gas can be effectively identified in binary gases.
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