已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Integrated Mixed Potential Gas Sensor with Efficient Structure for Discriminative Volatile Organic Compounds Detection

异戊二烯 挥发性有机化合物 甲醛 丙醇 电子鼻 限制 丙酮 工艺工程 醋酸 传感器阵列 碳氢化合物 化学 生物系统 计算机科学 环境科学 材料科学 纳米技术 有机化学 工程类 机器学习 甲醇 共聚物 机械工程 聚合物 生物
作者
Siyuan Lv,Tianyi Gu,Qi Pu,Bin Wang,Xiaoteng Jia,Peng Sun,Lijun Wang,Fangmeng Liu,Geyu Lu
出处
期刊:Advanced Science [Wiley]
卷期号:11 (36): e2405124-e2405124 被引量:16
标识
DOI:10.1002/advs.202405124
摘要

Abstract Amid growing interest in the precise detection of volatile organic compounds (VOCs) in industrial field, the demand for highly effective gas sensors is at an all‐time high. However, traditional sensors with their classic single‐output signal, bulky and complex integrated structure when forming array often involve complicated technology and high cost, limiting their widespread adoption. Here, this study introduces a novel approach, employing an integrated YSZ‐based (YSZ: yttria‐stabilized zirconia) mixed potential sensor equipped with a triple‐sensing electrode array, to efficiently detect and differentiate six types of VOCs gases. This innovative sensor integrates NiSb 2 O 6 , CuSb 2 O 6 , and MgSb 2 O 6 sensing electrodes (SEs), which are sensitive to pentane, isoprene, n‐propanol, acetone, acetic acid, and formaldehyde gases. Through feature engineering based on intuitive spike‐based response values, it accentuates the distinct characteristics of every gas. Eventually, an average classification accuracy of 98.8% and an overall R‐squared error (R 2 ) of 99.3% for concentration regression toward six target gases can be achieved, showcasing the potential to quantitatively distinguish between industrial hazardous VOCs gases.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
迷人的广缘完成签到 ,获得积分10
1秒前
a超人强发布了新的文献求助10
1秒前
熊猫四海完成签到 ,获得积分10
2秒前
吗喽完成签到 ,获得积分10
2秒前
奇趣糖发布了新的文献求助10
2秒前
玛卡巴卡完成签到,获得积分10
3秒前
希望天下0贩的0的应助被chris风采纳,获得10
3秒前
4秒前
152455发布了新的文献求助10
5秒前
Jonathan完成签到,获得积分10
6秒前
yjj发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
张世琪发布了新的文献求助10
8秒前
levy发布了新的文献求助10
8秒前
JamesPei的应助被奇趣糖采纳,获得10
10秒前
真烦人完成签到,获得积分10
10秒前
沧海云帆发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
12秒前
13秒前
深情安青的应助被linlianhao采纳,获得10
13秒前
杜兰特发布了新的文献求助10
13秒前
完美世界的应助被yjj采纳,获得10
14秒前
16秒前
栗根完成签到,获得积分10
16秒前
yuyuyuhuihiu完成签到,获得积分20
16秒前
开心青丝发布了新的文献求助10
17秒前
可爱的函函的应助被yuyu采纳,获得10
17秒前
18秒前
科研通AI6.2的应助被velablk采纳,获得10
18秒前
Nostalgia完成签到,获得积分10
19秒前
打流滴发布了新的文献求助10
19秒前
wanna发布了新的文献求助10
20秒前
调调完成签到,获得积分10
20秒前
20秒前
21秒前
21秒前
prigogin的应助被科研通管家采纳,获得10
21秒前
21秒前
21秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Energie-Contracting 1500
Klimaschutzrecht durch den Energiesektor im Mehrebenensystem – Ein Rechtsvergleich 1000
Représentation chimique de la structure des kérogènes et des asphaltènes en fonction de leur origine et de leur degré d'évolution 900
Oncology Clinical Trials: Successful Design, Conduct, and Analysis, Second Edition 800
Ecotourism 400
Analytical Separation Science 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8065443
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9488085
关于积分的说明 21345139
捐赠科研通 7633680
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3397496
关于科研通互助平台的介绍 2527587
邀请新用户注册赠送积分活动 2435515