化学阻抗传感器阵列用于使用机器学习算法对混合物中的CO和NO2气体度进行定量预测
Venkata Ramesh Naganaboina1,2, Soumya Jana1, Shiv Govind Singh3
1Department of Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Hyderabad, Kandi, Sangareddy, Telangana, 502284, India.
这项研究引入了一种具有机器学习的新型传感器阵列,用于准确检测气体混合物中的一氧化碳 (CO) 和二氧化 (NO2). 该方法通过分析不同度水平的传感器信号来提高检测准确度.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 化学传感器 化学传感器
- 计算化学计算化学
背景情况:
- 单一气体传感器在混合环境中缺乏选择性,阻碍了准确的实时检测.
- 在混合物中检测一氧化碳 (CO) 和二氧化 (NO2) 等特定气体对于安全和监测至关重要.
- 其他气体的干扰限制了传统气体检测方法的精度.
研究的目的:
- 开发一个传感器阵列系统,用于对二元混合物中的CO和NO2度进行定量估计.
- 将机器学习算法应用于传感器信号,以改进气体度预测.
- 通过根据度模式对传感器数据进行细分来提高气体检测的准确性.
主要方法:
- 一个由氧化和石墨烯-硫化物传感器组成的传感器阵列被制造出来.
- 传感器阵列在室温下暴露于29种不同比例的CO和NO2二元混合物中.
- 使用机器学习算法,将传感器信号分为三个级别,以提高预测准确度.
主要成果:
- 最初的ML模型在使用所有传感器信号时显示不准确的预测.
- 将传感器信号划分为三个度水平显著提高了分类准确度 (85.13% ± 3.2%) 和预测.
- 开发的系统证明了有效量化估计CO和NO2度.
结论:
- 当数据按度分层时,传感器阵列与ML相结合,提供了一种可靠的方法来检测混合物中的CO和NO2.
- 这种计算框架可以适应检测额外的气体,并且在汽车,工业和环境监测方面具有潜在的应用.
- 该研究强调了多层次ML方法的有效性,以提高复杂环境中的气体传感精度.
更多相关视频
08:23Chemiluminescence-based Assays for Detection of Nitric Oxide and its Derivatives from Autoxidation and Nitrosated Compounds
Published on: February 16, 2022
08:23Real-time Breath Analysis by Using Secondary Nanoelectrospray Ionization Coupled to High Resolution Mass Spectrometry
Published on: March 9, 2018
相关概念视频
Gas Chromatography: Overview of Detectors
A non-destructive detector allows a sample to be analyzed without altering or consuming it, meaning the sample can be collected after detection for further analysis. Examples include thermal conductivity detectors and...
Gas Chromatography: Types of Detectors-II
Gas Chromatography: Types of Detectors-I
TCD is the earliest and most widely used detector that operates by measuring the changes in the thermal conductivity of the carrier gas. When a sample compound enters the detector,...
High-Performance Liquid Chromatography: Types of Detectors
