Ученые из МГУ им М.В. Ломоносова разработали газовый сенсор на основе диоксида олова. Устройство оказалось способно различить метан и пропан в концентрации от 40 до 200 молекул газа на миллион молекул обычного уличного воздуха в условиях его переменной влажности и наличия фоновых загрязнителей. При этом ошибался сенсор менее чем в 10% случаев.

Исследование опубликовано в журнале Sensors and Actuators B: Chemical.

«Сегодня развитие технологии машинного обучения позволяет преодолеть фундаментальное ограничение в применении подобных сенсоров и в других областях, а именно — низкую селективность. В своей работе мы в некотором смысле имитируем принцип работы обоняния человека и животных, согласно которому химический сигнал от обонятельных рецепторов передается в соответствующую область головного мозга, где и происходит распознавание запаха и определение интенсивности. Огромным достоинством сенсоров, на основе которых сделана наша система искусственного обоняния, стала чрезвычайная миниатюрность, простота регистрации сигнала и низкое энергопотребление. Всю эту систему можно сегодня без труда встроить в смартфон или какой-нибудь гаджет», — рассказал руководитель научного коллектива, старший научный сотрудник Лаборатории химии и физики полупроводниковых и сенсорных материалов химического факультета МГУ Валерий Кривецкий.

Основой для разработки стали усовершенствованные полупроводниковые газовые сенсоры на основе оксидов металлов. Подобные системы появились достаточно давно. Впервые их коммерциализировали в Японии в 80-х годах XX века, где благодаря им удалось значительно сократить ущерб от пожаров из-за неправильного использования бытового газа.

Разработанное в МГУ устройство использует диоксид олова в качестве основы для сенсора. Из-за химических реакций на поверхности, возникающих при его контакте с молекулами газов, материал меняет свое электрическое сопротивление. Чтобы быть эффективным сенсором, диоксид олова должен обладать очень высокой удельной площадью поверхности контакта с воздушной средой.

Ученые применили новаторский способ создания газочувствительных материалов, основанный на сжигании аэрозоля металл-органических прекурсоров, благодаря которому они и смогли получить вещество в виде порошка с соответствующими характеристиками. Кроме того, с помощью этого метода исследователи смогли эффективно ввести в состав газочувствительного материала небольшие концентрации каталитических компонентов — золота и палладия. Их масса суммарно составляет менее 0,5% от общей.

Сочетание высокой удельной площади поверхности с гомогенным распределением катализаторов в виде субнанометровых частиц позволило добиться чрезвычайно высокой чувствительности полупроводниковых оксидов к широкому спектру газов.

«Структуры с такой развитой поверхностью склонны со временем деградировать, особенно в ходе работы при повышенных температурах, что сопровождается искажением сенсорного отклика. Дополнительную трудность для систем искусственного обоняния, работающих с использованием машинного обучения, представляет реальный городской воздух, обладающий переменной влажностью, содержащий примеси, некоторые из которых могут в буквальном смысле отравлять поверхность чувствительного элемента. Эти факторы могут существенно снизить правильность определения газов», — отметил один из исследователей, научный сотрудник Лаборатории адаптивных методов обработки данных НИИЯФ МГУ Александр Ефиторов.

Ученые в ходе работы периодически нагревали сенсоры на основе диоксида олова с разным содержанием катализаторов до 500 ℃ и охлаждали до 150 ℃. С помощью этого они смогли использовать различия в химической активности газов — их способности участвовать в химических реакциях на поверхности нанокристаллов оксида и вызывать изменение его электропроводности. Таким образом получается виртуальный массив рецепторов системы искусственного обоняния. Поступающие с него данные могут быть математически обработаны с целью выделения вклада того или иного газа или их смеси в изменение электрического сопротивления материалов.

«Для очистки исходных данных от фоновых компонентов мы перевели исходные графики зависимости абсолютных значений электрического сопротивления сенсоров от температуры в пространство форм», — рассказал Ефиторов.

Предварительно обработанные данные дальше подавались на вход глубокой нейронной сети. В итоге система оказалась способна в реальном времени выдавать ответ о содержании метана и пропана в воздухе, поступающем на сенсор.

«Еще одной особенностью работы стало то, что мы использовали полностью независимые массивы данных для тренировки системы искусственного обоняния в течение 6 дней и для последующего тестирования эффективности ее работы в течение двух месяцев», — добавил ученый.

«Искусственный нос» может быть использован на предприятиях химической промышленности, объектах энергетической инфраструктуры, а также для экологического контроля и мониторинга, при оценке качества воздуха в жилых и рабочих помещениях, для контроля технологических процессов в пищевой индустрии, в неинвазивной персонализированной медицинской диагностике и других областях.