基于沸石的微波式VOCs传感器研究

基本信息
批准号:61871245
项目类别:面上项目
资助金额:16.00
负责人:郑雁公
学科分类:
依托单位:宁波大学
批准年份:2018
结题年份:2019
起止时间:2019-01-01 - 2019-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:Prabir K. Dutta,钟硕敏,汪益,张晓伟,毕春跃,张斌,赵守风,李晗宇
关键词:
电介质极化微波换能气体传感器沸石
结项摘要

Microwave transduction is one of the developing direction for sensor research. The gas sensor combined with microwave transduction and gas sensing technology has many advantages, such as passive and contactless detection. However, the lower sensitivity limits its application, the main reason is the lack of gas sensing theory. For a microwave gas sensor, the sensing signal is expressed as a dielectric response, and this response is derived from the effect between the micro-polarization in the material and the gas. Therefore, in this project, zeolite is applied as the functional material, VOCs as targeted gases. The main contents in this research are as follows: 1) the reactions between the polarizations in the zeolite and the molecular of VOCs, and the contribution of the reactions on the dielectric constant; 2) the influence of interface polarization on the dielectric response of the composite, which are the combination of zeolite with various materials via surface loading. The implementation of this project will reveal the dielectric sensing mechanism of zeolite-based materials to VOCs.

采用微波换能技术是传感器的发展方向之一。将微波换能技术与气敏技术相结合,可以使气体传感器具有无源和无线检测方式等优势。但较低的灵敏度限制了其应用范围,主要原因是缺少理论研究的支撑。对于微波气体传感器,其敏感信号主要表现为介电响应,而这种响应是源自于材料内微观极化与气体的作用。因此本项目采用沸石作为功能材料,以VOCs为目标气体。主要研究以下内容:1)沸石内多种微观极化与VOCs分子之间的反应,以及这种反应对介电常数的贡献;2)在沸石表面复合多种材料,它们之间的界面极化对介电响应的作用机理。本项目的实施将揭示沸石基材料对VOCs的介电敏感机理。

项目摘要

微波气体传感器是一种新型的气敏元件,由于其被动激发的工作方式,因此具有无线,无源,非接触检测的优势。虽然已有一些关于微波气体传感器的应用研究,但气敏材料在微波频率内的敏感机理尚缺乏深入的研究。本项目主要从研究材料的微观极化与气体相互作用出发,探索材料在微波频率下的敏感机理。主要开展了以下三项研究。(1)沸石对氨气吸附的微波介电常数敏感机理研究。采用自由空间法测试了沸石在不同氨气浓度下的微波介电常数的变化,测试结果发现沸石的介电常数随着氨气浓度的增大而上升。采用多种表征手段和密度泛函数理论计算,证明氨气吸附在沸石中金属阳离子上,由于配位的形成改变了阳离子在沸石中的结构,拉长了阳离子与沸石骨架之间的化学键,增强了沸石的离子极化,从而导致介电常数的增加。(2)多种复合材料的微波介电常数测试和表征。制备了碳纳米管,纳米钯和纳米金与纳米氧化锌的复合材料,并且采用共面波导的方法测试三种复合材料在氨气中的微波介电常数,结果表明复合材料表现出较高的灵敏度,最低检测极限可达1ppm,灵敏度为介电常数变化率为0.012/ppm。(3)在敏感信号处理方面,研究了独立主元分析(ICA)在电子鼻信号处理中的识别能力。由于ICA是对数据矩阵进行高阶的正交分解,因此ICA所提取的特征向量应该具有更好的分辨能力和更多的信息变量。因此在对传感器阵列信号处理中引入ICA进行特征提取,大大提高了传感器阵列在定性和定量识别中的精度和正确率,ICA会更好的发掘传感器阵列信号中的信息变量,提高电子鼻的识别能力。在本项目资助的一年中,发表论文5篇,其中SCI检索3篇,2篇论文在投。申请发明专利2项。培养硕士生一名,在读硕士生4名,在读博士1名。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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