金属氧化物半导体气体传感器制作及测试分析方法研究

发布时间:2017-08-07 17:15

  本文关键词:金属氧化物半导体气体传感器制作及测试分析方法研究


  更多相关文章: MOS气体传感器 H2S传感器 提取特征约简 温度调制 压缩气体源调制


【摘要】:金属氧化物半导体(Metal-Oxide-Semiconductor,MOS)气体传感器是人们获取气体信息的重要工具之一,在环境监测与保护(大气质量、尾气排放检测等)、化工过程控制(工业气体排放、化工过程中间气体监测)和安防(酒驾检测、易燃易爆气体探测、有害气体源监测)等领域发挥着越来越重要的作用。但是在实际使用时,也存在着对低浓度目标气体灵敏度过低、交叉敏感、功耗较大等问题,影响了测试结果,阻碍了其推广和发展。针对这些问题,本文在测试仪器设计、微型器件设计、识别计算方法和传感性能增强方法这几个方面进行了研究,主要内容如下: 在MOS气体传感器测试仪器研究中,为进行高效便捷的测试和应用,自主开发了传感测试分析一体机。该设备的软硬件遵循气体传感器测试的表征特点与测试需求,针对性的解决了MOS气体传感器测试中存在的几类问题,包括设计了全封闭测试结构,克服人为接触传感器/测试板、气体样本瓶等环节带来的气流、温湿度、抖动等不确定因素;更高自动化测试流程克服以往的人工重复、繁琐操作带来的人员疲劳和失误,使操作过程更简便、可信;克服测试环境多变、气敏响应值跨度大、多传感器同步测量以及仪器精度与响应速度的问题,针对性的改善了微弱信号获取性能,改进了换挡机制保证速度的同时,使电阻测试在103~1010数量级时的全局精度控制在1.7%以内。可以很好支持、促进敏感材料、传感器元件与测试方法的研究。 在气敏材料制备方面,研究了FeCl3与尿素配比对制备Fe2O3基气体传感器的性能影响,对比测试表明,FeCl3和尿素按1:3配比生成的前驱体材料再经过微波水热法,制备得到纳米微球状结构的气敏材料,其性能优于按1:1配比制备的纳米棒结构的气敏材料,更远远优于普通Fe2O3材料。对比NO,SO2,NO2,CO和H2S这批有毒气体的测试结果可知,该气敏材料对H2S具有高灵敏度以及良好选择性。针对测试和商用传感器体积过大,功耗过高的缺点,设计、仿真、制作了一种微型传感器元件,元件采用1.6mm1.6mm的微加热板结构,并利用一个6pin-LCC的标准贴片式陶瓷基座进行封装。有限元模拟与实验测试结果表明,在25mW功率下加热即可达到350℃左右,满足传感器工作温度,且传热速度与热效率优于普通陶瓷管元件。同时使传感器体积减小,适于小型微型化应用。 在温度调制技术方面,研究了利用单传感器来对单一气体或混合气体进行检测的特点。新型传感器具有的高灵敏度,高温度敏感性在温度不稳定变化时易导致的输出信号抖动,针对这一现象,提出采用阶梯电压加热的温度调制方式,来获取传感器在温度变化时的瞬态响应与各个电压台阶处的稳态响应,有助于提取较全面的特征;针对样本特征维数多,以及特征间关联性必然导致的冗余问题,提出并证明了基于覆盖粗糙集的样本特征约简优化方法,并提出一种自适应覆盖生成方法。对时域以及小波时频域的特征进行了提取,并使用支持向量机进行模式识别效果对比。实验表明,相对于按类内、类间距离比值排序的特征提取方法,本方法具有更好的分类识别准备率以及回归预测准确率。并且所提取的样本特征集由析取式表达,使用时可按需选择和配置,具有更好的灵活性。 在对MOS气体传感器氧离子化模型分析的基础上,发现新型传感器在接触气体后的一段时间内,离子化氧气消耗速度远远高于其生成速度,由此提出一种通过在短时间内增加目标气体体积分数参与离子化氧气反应,快速置换出电子,使得材料电导暂时增大的压缩气体源测试方法,由此提出了浓度响应性的概念。基于微加热板式元件与新型气敏材料,设计并制作了一个可以对小气腔内气体进行压缩的改进型测试仪。测试结果表明,,该方法针对极低体积分数气体的传感增强检测是有效的,对H2S气体建立了一个4次多项式拟合模型,可对测试气体进行初步识别。建模重复性平均偏差5.834%,最大样本偏差7.9%。
【关键词】:MOS气体传感器 H2S传感器 提取特征约简 温度调制 压缩气体源调制
【学位授予单位】:湖南大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP212
【目录】:
  • 摘要5-7
  • Abstract7-9
  • 目录9-12
  • 插图索引12-15
  • 附表索引15-16
  • 第1章 绪论16-27
  • 1.1 研究背景和研究意义16-18
  • 1.2 国内外研究现状分析18-25
  • 1.2.1 MOS 气体传感器测试与应用设备研究18-20
  • 1.2.2 MOS 气敏材料与器件制作20-22
  • 1.2.3 MOS 气体传感器温度调制研究22-24
  • 1.2.4 MOS 气体传感器压缩气体源调制研究24
  • 1.2.5 存在的主要问题24-25
  • 1.3 本文主要研究内容25-27
  • 第2章 MOS 气体传感器特性与测试系统研究27-61
  • 2.1 MOS 气体传感器工作原理27-31
  • 2.1.1 氧气离子化模型27-30
  • 2.1.2 气态水的影响30
  • 2.1.3 掺杂的影响30-31
  • 2.2 MOS 气体传感器一般表征特性31-35
  • 2.2.1 引言31-32
  • 2.2.2 气敏响应过程32-33
  • 2.2.3 灵敏度33
  • 2.2.4 选择性33-34
  • 2.2.5 温湿度影响34-35
  • 2.2.6 气体混合的影响35
  • 2.3 MOS 气体传感器测试分析35-42
  • 2.3.1 分压采样与传感器采样36-37
  • 2.3.2 噪声与误差分析37-42
  • 2.4 传感测试分析一体机设计42-59
  • 2.4.1 总体设计42-43
  • 2.4.2 硬件设计43-53
  • 2.4.3 软件设计53-56
  • 2.4.4 仪器实验56-59
  • 2.5 本章小结59-61
  • 第3章 MOS 气体传感器元件制备61-76
  • 3.1 引言61
  • 3.2 微加热板封装设计与制备61-70
  • 3.2.1 微加热板及封装总体设计61-63
  • 3.2.2 微加热板式结构参数63-64
  • 3.2.3 微加热板传热特性的有限元分析64-67
  • 3.2.4 制作工艺过程67-68
  • 3.2.5 传感器元件制作68-69
  • 3.2.6 微加热板热性能69-70
  • 3.3 基于 Fe2O3的 H2S 气体传感器70-74
  • 3.3.1 制备实验70
  • 3.3.2 分析70-72
  • 3.3.3 传感器性能测试72-74
  • 3.4 本章小结74-76
  • 第4章 加热温度调制及其特征提取优化方法研究76-96
  • 4.1 温度调制的混合气体响应特征分析76-79
  • 4.1.1 温度调制的工作原理76-77
  • 4.1.2 温度调制混合气体响应特征分析77-79
  • 4.2 特征提取的优化与应用79-86
  • 4.2.1 特征参数的覆盖粗糙集约简优化方法79-83
  • 4.2.2 特征参数覆盖的自适应生成方法83-84
  • 4.2.3 特征参数约简应用举例84-85
  • 4.2.4 基于支持向量机的分类与回归估计85-86
  • 4.3 混合气体识别实验86-94
  • 4.3.1 实验样本86-87
  • 4.3.2 时域特征优化实验87-90
  • 4.3.3 小波时频域特征优化实验90-94
  • 4.4 本章小结94-96
  • 第5章 压缩气体源调制的传感增强、建模及仪器研究96-111
  • 5.1 概述96-97
  • 5.1.1 浓度响应性96-97
  • 5.1.2 压缩气体源调制的实现原理97
  • 5.2 压缩气源测试仪设计97-106
  • 5.2.1 总体分析97-98
  • 5.2.2 硬件设计98-100
  • 5.2.3 软件设计100-102
  • 5.2.4 漏气计算与分析102-106
  • 5.3 气敏响应的传感增强106-108
  • 5.3.1 实验106-108
  • 5.3.2 分析108
  • 5.4 响应曲线的简单模型108-110
  • 5.6 本章小结110-111
  • 结论111-113
  • 参考文献113-125
  • 攻读博士学位期间发表的论文和其他成果125-127
  • 致谢127

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 赵章琰;李勇滔;夏洋;李超波;李力军;李瑞麟;;半导体器件测试设备中的微弱电流测量模块设计[J];传感器与微系统;2011年10期

2 司书峰;杨松林;延玺;;Al掺杂α-Fe_2O_3材料的制备、表征和气敏特性[J];高等学校化学学报;2007年11期

3 吕瑞兰,吴铁军,于玲;采用不同小波母函数的阈值去噪方法性能分析[J];光谱学与光谱分析;2004年07期

4 刘胜;李妍妍;;自适应GA-SVM参数选择算法研究[J];哈尔滨工程大学学报;2007年04期

5 林瑞霖;郭辉;;最小二乘支持向量机在蓄电池剩余容量建模中的应用研究[J];海军工程大学学报;2010年05期

6 徐忠印,王勤;覆盖粗糙集模型的性质[J];河南师范大学学报(自然科学版);2005年01期

7 吴庆洪,张纪会,徐心和;具有变异特征的蚁群算法[J];计算机研究与发展;1999年10期

8 丁建立,陈增强,袁著祉;遗传算法与蚂蚁算法的融合[J];计算机研究与发展;2003年09期

9 朱远平;戴汝为;;基于SVM决策树的文本分类器[J];模式识别与人工智能;2005年04期

10 潘庆谊,徐甲强,刘宏民,安春仙,贾娜;微乳液法纳米SnO_2材料的合成、结构与气敏性能[J];无机材料学报;1999年01期



本文编号:635789

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/shoufeilunwen/xxkjbs/635789.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户2ff54***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com