Universal 3D‐Printing of Suspended Metal Oxide Nanowire Arrays on MEMS for AI‐Optimized Combinatorial Gas Fingerprinting

微电子机械系统 材料科学 氧化物 金属 纳米技术 纳米线 冶金
作者
Yu Liu,Kichul Lee,Hongjun Liu,Chenwei Li,Xiaoyi Zeng,Rongyue Liu,Yulong Chen,Zijun Chen,Jihyuk Yang,Huan Xiao,Inkyu Park,Ji Tae Kim,Xing Cheng
出处
期刊:Advanced Science [Wiley]
卷期号:12 (43): e11794-e11794 被引量:3
标识
DOI:10.1002/advs.202511794
摘要

Abstract Additive manufacturing technology has the potential to provide great versatility in the design and fabrication of sensing devices. This prerequisite necessitates further technological improvement in precision and material diversity. Here, a universal meniscus‐guided 3D printing method is reported that can fabricate freestanding metal oxide semiconducting nanowires with programmed compositions and compatible substrate options at the single‐entity level. By studying printing process and ink compositions, polycrystalline metal oxide (MOX) nanowires with controlled shapes and tunable diameters down to 180 nm are achieved. The method enables a high‐precision, mask‐free printing of MOXs nanowire arches array on a 1.5 µm thick suspended membrane, paving the way for integrating a micro‐electromechanical systems (MEMS) chemiresistive gas sensor. The diversity of 3D printable materials demonstrated in this study covers 24 types of combination MOX nanowires, including TiO 2 , ZnO, SnO 2 , In 2 O 3 , WO 3 , and CeO 2 , doped with noble metals of Au, Ag, Pd, and Pt. Their sensing performances for CH 4 , NH 3 , CH 3 CH 2 OH, CO, and H 2 S gases are quantitatively investigated, while artificial intelligence (AI)‐driven analysis of multi‐sensor responses achieves 98% gas classification accuracy via sliding time window‐based convolutional neural networks (CNN). The ability to 3D print semiconducting materials opens the possibility to freely design and realize new‐concept electronic devices beyond the restrictions of the traditional top‐down manufacturing process.
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