論文の概要: Metal-Oxide Sensor Array for Selective Gas Detection in Mixtures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12990v1
- Date: Thu, 25 Feb 2021 16:43:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-26 13:36:19.183687
- Title: Metal-Oxide Sensor Array for Selective Gas Detection in Mixtures
- Title（参考訳）: 混合ガス検出用金属酸化物センサアレイ
- Authors: Noureddine Tayebi, Varvara Kollia and Pradyumna S. Singh
- Abstract要約: 我々は機械学習アルゴリズムとともに,モノリシックでマイクロファブリケートな金属酸化物半導体(MOS)センサアレイを提案する。
異なる温度でピクセルを走らせることで得られる高次元データは、機械学習アルゴリズムのトレーニングに使用される。
その結果, 混合ガス中の個々のガス濃度の予測には, MOS元素の多量性と, 様々な温度で測定する能力が不可欠であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a monolithic, microfabricated, metal-oxide semiconductor (MOS)
sensor array in conjunction with a machine learning algorithm to determine
unique fingerprints of individual gases within homogenous mixtures. The array
comprises four different metal oxides, and is engineered for independent
temperature control and readout from each individual pixel in a multiplexed
fashion. The sensor pixels are designed on a very thin membrane to minimize
heat dissipation, thereby significantly lowering the overall power consumption
($<$30 $\mu$W average power). The high dimensional data obtained by running the
pixels at different temperatures, is used to train our machine learning
algorithm with an average accuracy $\sim$ 88$\%$ for high resolution detection
and estimation of concentration of individual constituents in a homogenous
mixture. While the response of MOS sensors to various gases has been
demonstrated, very few studies have investigated the response of these sensors
to homogeneous mixtures of gases comprising several gases. We demonstrate this
principle for a binary homogeneous mixture of ozone and carbon monoxide, both
of which are criteria pollutant gases. Our findings indicate that a
multiplicity of MOS elements together with the ability to vary and measure at
various temperatures are essential in predicting concentration of individual
gases within mixtures, thereby overcoming a key limitation of MOS sensors -
poor selectivity. The small form-factor and microfabrication approach of our
sensor array also lends itself to CMOS integration paving the way for a
platform for wearable and portable applications.
- Abstract（参考訳）: モノリシックでマイクロファブリケートな金属酸化物半導体(MOS)センサアレイを機械学習アルゴリズムと組み合わせて, 均一混合ガス中の個々のガスの特異な指紋を決定する。
アレイは4つの異なる金属酸化物で構成され、各画素から独立した温度制御と読み出しのために多重化されている。
センサピクセルは、非常に薄い膜上に設計されており、放熱を最小限に抑え、全体としての消費電力を著しく下げる(平均出力は30ドル)。
異なる温度でピクセルを実行することで得られた高次元データは、均質混合物中の個々の成分の濃度を高い解像度で検出し推定するために平均精度で$\sim$ 88$\%$で機械学習アルゴリズムを訓練するために使用される。
各種ガスに対するMOSセンサの応答が実証されているが、これらのセンサが複数のガスからなる均質なガス混合物に対する応答を研究する研究はほとんどない。
この原理をオゾンと一酸化炭素の二成分混合系に適用し, それぞれが汚染物質ガスの基準であることを示した。
その結果, 混合ガス中の個々のガス濃度の予測には, MOS成分の多変量と様々な温度で測定する能力が不可欠であり, MOSセンサポーア選択性の重要な限界を克服できることが示唆された。
私たちのセンサーアレイの小さなフォームファクタとマイクロファブリケーションアプローチは、ウェアラブルおよびポータブルアプリケーションのためのプラットフォームへの道を開くcmos統合にも役立ちます。
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