MOSセンサ信号の新しい方法解析を用いた揮発性有機化合物とそれらの濃度の同定【JST・京大機械翻訳】

Gancarz Marek; Nawrocka Agnieszka; Rusinek Robert

文献

J-GLOBAL ID：201902236148435791 整理番号：19A1970332

MOSセンサ信号の新しい方法解析を用いた揮発性有機化合物とそれらの濃度の同定【JST・京大機械翻訳】

Identification of Volatile Organic Compounds and Their Concentrations Using a Novel Method Analysis of MOS Sensors Signal

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巻： 84 号： 8 ページ： 2077-2085 発行年： 2019年
JST資料番号： C0005A ISSN： 0022-1147 CODEN： JFDSAZ 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

揮発性有機化合物(VOCs)は,生物学的材料で生じる有害な変化の迅速な評価に有用な天然マーカーである。電子鼻の使用は,特定のVOCsを測定するための良く,迅速で安価な方法であると思われる。本論文では,VOCsの新しい方法の決定と3つのセンサグラムパラメータに基づく濃度を示した。即ち,正規化センサ応答の最大値,反応時間,試験終了から測定した洗浄時間,正規化センサ応答の最大値の半分値である。この方法の新規性は,2つのパラメータの初めての使用にある:反応時間と試験の終わりから測定された洗浄時間は,正規化されたセンサ応答の最大値の半分の値まで測定される。異なるVOC濃度(26~3,842ppm)におけるVOCセンサグラムを,異なるガスを検出するために専用の8つの金属酸化物半導体センサを装備した電子鼻食品揮発性化合物分析器(アグラース)によって測定した。本研究では,VOCsに最も良く応答する6つのセンサのみを用いた。VOCsに対する最も高い応答は,2つのセンサ-TGS2602およびAS-MLV-P2に対して得られた。結果は,VOC濃度に対するセンサグラムパラメータ間の依存性が全濃度範囲で対数曲線により良く記述されることを示した。詳細な分析は,洗浄時間が脂肪族分子中の炭素原子数の増加と共に増加することを明らかにした。主成分分析(PCA)を用いて,VOCs分化における新しい3つのパラメータ法の有用性を検証した。これらのパラメータのPCA分析は,これまで特定のVOCsの同定に使用された正規化センサ応答のみの最大値が,この目的のために使用された良好なパラメータと見なすことができないことを示した。すべての3つのパラメータの適用は,VOC同定において最良の結果を与えた。研究は,1つのパラメータだけでなく揮発性化合物の3つのパラメータの使用が物質の正確な決定を可能にすることを示す。さらに,結果は,分析したパラメータがVOCsの化学構造に依存することを示した。Copyright 2019 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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食品の分析

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