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J-GLOBAL ID:201702252119905797   整理番号:17A0369413

神経回路網モデルによる結合金属修飾グラフェンベースセンサアレイによるホルムアルデヒドとアンモニアガスの定量的検出【Powered by NICT】

Quantitative detection of formaldehyde and ammonia gas via metal oxide-modified graphene-based sensor array combining with neural network model
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巻: 240  ページ: 55-65  発行年: 2017年 
JST資料番号: T0967A  ISSN: 0925-4005  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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本論文では,室内空気汚染物質曝露の検出に向けた逆伝搬(BP)ニューラルネットワークと組み合わせた金属酸化物(MOx)で修飾されたグラフェンベースセンサアレイを報告した。二酸化すず(SnO_2)ナノ粒子と酸化銅(CuO)ナノフラワーで修飾されたグラフェンは,ホルムアルデヒドおよびアンモニアガスセンシングのための候補としてそれぞれ用いた。合成したセンシング材料をSEM,Ramanスペクトル,及びXRDによりそれらのナノ構造,形態的および組成的特徴の観点から特性化した。センサアレイを交差指微小電極を用いた基板上の一段階水熱経路とlayer-by-layer(LbL)自己組織化法により作製した。,動的応答,感度,応答/回復時間,および安定性のような,アンモニアとホルムアルデヒドの混合ガスに対するMOx/グラフェン複合材料のセンシング特性を室温で調べた。さらに,本研究はMOx/grapheneベースセンサアレイと神経回路網に基づく信号処理技術の組合せによるホルムアルデヒドとアンモニアのガス混合物中の成分の認識と定量的予測を達成することに成功した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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