基于生物质衍生α-Fe_(2)O_(3)的丙酮气体传感器实验研究

研制具有高灵敏度、低检测限的丙酮气体传感器对于工业生产安全和人体疾病诊断具有重要意义。本文以生物质脱脂棉为模板,采用金属盐溶液浸泡法和空气中煅烧处理相结合的策略制备了α-Fe_(2)O_(3)微米管,然后采用X射线衍射仪、热重分析仪、扫描电子显微镜(SEM)对α-Fe_(2)O_(3)的物相组成与表面形貌进行表征。所制备的α-Fe_(2)O_(3)传感器表现出优异的丙酮传感性能,包括高响应(192.51%@20×10^(-6)),低检测限(1×10^(-6)),优异的重复性和选择性,并分析传感器的敏感机制。该工作不仅为多孔金属氧化物材料的简便设计提供了方案,而且在构建用于高性能丙酮气体检测系统方面具有应用潜力。

一种用于丙酮气体检测的智能MEMS仿生嗅觉系统

提出一种基于卷积神经网络的便携式智能仿生嗅觉微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)设计方法。采用高集成度异质标记物敏感单元阵列作为系统前端气体感知器,通过RMSprop优化算法构建一维卷积神经网络丙酮气体质量浓度检测模型,可实现模拟多组分气体环境中丙酮气体的高精度定量分析。实验结果表明,该模型的拟合优度为0.995,平均相对误差为0.0885,平均绝对误差为0.1216 mg/m 3,检测效果优于多层感知器神经网络、支持向量回归机等其他6种算法模型。在基于该系统开展的呼气实验测试中,15组样本的检测标准差在0.0125~0.3709 mg/m 3之间,具有优异的稳定性。

庆大霉素菌渣炭的制备及吸附丙酮气体的性能

以庆大霉素菌渣为原料,通过热重分析考察了化学活化剂-碳酸钾(K2CO3)对菌渣热解过程的影响,确定了菌渣制备活性炭的活化温度范围。借助SEM、BET和FTIR等表征手段,以碘吸附值和BET比表面积为评价指标,通过正交实验确定了庆大霉素菌渣炭的最佳制备条件。以丙酮气体为目标污染物,考察了该菌渣炭对丙酮气体的吸附净化性能,并对其等温吸附过程进行了理论模型探讨。研究结果表明,K2CO3对庆大霉素菌渣低温段的热解起催化作用,而对其高温段的热解则起抑制作用。在最佳工艺条件下(活化比1∶3、活化温度800℃、活化时间1 h),所制得菌渣炭具有良好的微孔和中孔结构,BET比表面积为718.6 m2/g,碘吸附值为1 119.3mg/g。菌渣炭对丙酮气体吸附性能良好,实验条件下的最大饱和吸附量为0.317 g/g,吸附曲线符合Freundlich和Langmuir方程,且后者优于前者。

光催化和吸收组合工艺净化丙酮气体的研究

为了获得"光催化"与"吸收"联合净化VOCs气体的最佳组合工艺,首先以泡沫陶瓷为载体,羧甲基纤维素钠为黏结剂,采用浸渍-黏结法制得TiO2/泡沫陶瓷光催化材料,然后在自制的VOCs气体净化系统中,选择水溶性的丙酮气体为代表性VOCs气体,以水为吸收剂,考察了"光催化"与"吸收"不同组合工艺对丙酮气体的净化性能,并借助GC/MS和LC/MS手段对尾气和吸收液中的产物相进行分析测定。结果表明,纳米TiO2在泡沫陶瓷上的平均负载率为3.5%,且主要集中负载于陶瓷孔隙附近。不同组合工艺对丙酮气体的净化效率由高到低依次为"光催化+吸收""吸收+光催化""吸收""光催化",其中在"光催化+吸收"最佳工艺条件(液气比为5 L/m3、停留时间为6 s、光照强度为60W)下,丙酮气体的最高去除率达93.7%以上。气相和液相产物分析结果表明,丙酮气体经"光催化"处理后会产生O3和CH3COOH中间产物,但CH3COOH的产生量很少,在以"光催化"为末端工序的尾气中难以测出,而在以"吸收"为末端工序的循环吸收液中反而能检出。在此基础上,给出了"光催化+吸收"净化工艺的反应机理方程。研究得出,"光催化+吸收"工艺组合不仅可实现丙酮气体的高效净化,而且可避免"光催化"末端工序带来的O3和CH3COOH二次污染问题。

基于氧化钙催化发光的丙酮气体传感器

基于一定条件下丙酮气体可以在氧化钙的表面产生强烈的化学发光现象,设计了一种检测空气中丙酮气体的发光传感器。研究发现该传感器在波长535 nm,温度266℃,空气流量为400 m L/min的最佳实验条件下,测得丙酮气体浓度的线性范围为7. 6～1520 mg/m^3(R=0. 9984),相对标准偏差(RSD)为3. 65%,检出限为1. 52 mg/m^3(S/N=3)。考察了在相同浓度下的常见挥发性有机物的干扰情况,发现除丙烯腈、乙腈和甲醛外,其余9种挥发性有机物的干扰均小于1%,表明该传感器具有较好的选择性、使用寿命与稳定性。

丙酮气体响应的氧化石墨烯/纤维膜驱动器

以石墨为原料,采用Hummers法制备含氧官能团丰富的氧化石墨烯,并选取含有亲水基团的混合纤维膜为基底,采用真空抽滤的方法层层自组装制备氧化石墨烯/混合纤维膜复合膜,并剪裁设计成多种结构的智能驱动器,研究其对有机气体丙酮等的响应性能。详细探讨了复合膜的孔径大小、有机气体种类等对驱动器响应的影响。结果表明,孔径为1.2μm、长度为30 mm、宽度为5 mm的氧化石墨烯/混合纤维驱动器对丙酮响应程度最大,17 s可以弯曲540°;离开丙酮氛围后驱动器恢复原状,表明所得驱动器具有良好的循环使用性能。

二氧化锡纳米棒在丙酮气体传感器中的应用及性能研究

本文采用水热法制备了SnO2纳米棒,利用SnO2纳米棒制备了半导体型丙酮气体传感器,研究了丙酮气体传感器的传感性能。根据丙酮气敏性能检测结果,表明在相同温度条件下,传感器的灵敏度随着被检测气体的浓度增加灵敏度越高。在不同温度,相同浓度的气体条件下,300℃丙酮传感器的性能最好。

UV/H_2O_2协同净化丙酮气体的性能及机理

丙酮气体是制药行业排放的主要污染物之一。选取丙酮气体作为研究对象,系统考察了双氧水在不同工艺条件下及其联合UV对丙酮气体的净化性能,并借助气相色谱-质谱仪对净化后气相和液相产物进行定性分析。研究结果表明:当吸收氧化体系的pH为3左右,氧化还原电位介于400~450 mV之间,丙酮气体进气浓度为650~670 mg·m^(-3)时,丙酮气体的去除效率最高,达85%以上;辅助UV光照,有利于氧化性极强的·OH的产生,可有效提高丙酮气体的去除率近8%。产物相中除未反应的丙酮和少量乙酸外,无其他中间产物被检出。

呼出气体丙酮浓度在射血分数降低的心力衰竭患者诊断中的应用

目的研究呼出气体丙酮(exhaled breath acetone,EBA)浓度与射血分数降低的心力衰竭的相关性,明确EBA浓度对射血分数降低的心力衰竭的诊断价值。方法分别收集20例健康者及44例射血分数降低的心力衰竭患者的呼出气体约1000ml于Tedlar袋中;采用气相色谱.质谱法检测EBA浓度,采用SPSS软件统计分析;采用方差分析检验分析两样本均数差别的显著性,若差异有统计学意义,做ROC曲线评价EBA浓度在诊断射血分数降低的心力衰竭患者的灵敏度和特异度。结果心衰组的EBA浓度(39.19±24.75)mg/m3明显高于健康对照组(9.39±4.98)mg/m3,二者之间比较差异具有统计学意义(P<0.05);ROC曲线分析得知AUC=0.947,具有较高诊断准确性,且丙酮浓度为13.95mg/m3为该试验的最佳诊断截断值,敏感度为90.9%,特异度为85.0%。结论EBA浓度可以作为射血分数降低的心力衰竭的诊断方法,但仍需要大样本临床试验来证实。

呼出气体丙酮浓度对射血分数保留的心力衰竭的诊断价值

目的研究呼出气体丙酮(EBA)浓度对射血分数保留的心力衰竭(HFpEF)患者的诊断价值。方法以52例健康体检者为对照组,164例HFpEF患者作为心力衰竭(HF)组,分析两组间EBA和N末端B型利钠肽原(NT-proBNP)浓度的差异及不同NYHA分级下EBA浓度的差异,应用受试者工作特征(ROC)曲线分析EBA浓度、NT-proBNP以及两者联合诊断HFpEF的灵敏度和特异度。结果HF组的EBA浓度[(0.156±0.285)mg/L]高于对照组[(0.025±0.023)mg/L],NT-proBNP[(3874.34±2913.06)pg/ml]高于对照组[(691.81±396.59)pg/ml],其差异均有统计学意义(均为P<0.05)。且NYHA分级越高,EBA浓度、NT-proBNP水平越高(P<0.05)。Spearman相关性分析示,EBA浓度与NT-proBNP、心功能分级、左室舒张末期容积、左心房容积指数、左心室质量指数和E/e’呈正相关(均为P<0.05),与左室射血分数、左室短轴缩短率和e’平均值呈负相关(均为P<0.05)。ROC曲线分析示EBA浓度和NT-proBNP对HFpEF诊断的曲线下面积分别为0.756和0.911,EBA浓度诊断敏感度为72.6%,特异度为84.6%。两者联合诊断的敏感度和特异度分别为90.9%和96.2%。结论EBA浓度对HFpEF有较高的诊断价值,与NT-proBNP联合检测可有效提高HFpEF的诊断效率。

VOCs气体的动态法配制及其浓度测定

选择丙酮为VOCs代表性污染物,借助PQMF-3B配气装置配制一定浓度范围的丙酮气体,分别采用气密针和六通阀两种方式进样,通过气相色谱对丙酮气体浓度进行测定。结果表明,气密针和六通阀进样法所得丙酮气体标准曲线的相关系数分别为99.98%和99.94%,线性相关性良好,丙酮气体的检出限为1.656 mg/m3,方法的相对标准偏差(RSD)为0.8%~2.3%(n=6)。研究得出,PQMF-3B装置用于VOCs气体配制,具有浓度稳定、操作简单、运行成本低的优势,“气密针进样+GC”和“六通阀进样+GC”两种方法均能实现VOCs准确测定。

4d金属掺杂增强SnO_(2)对丙酮光学传感特性的理论分析

通过检测人体呼出气体中的微量丙酮可以筛查出早期的糖尿病患者,因此寻找能进行微量丙酮气体灵敏探测的材料是一个研究热点。本文计算4d金属杂质Mo、Ru、Rh、Ag掺杂金红石相SnO_(2)(110)表面吸附丙酮分子后的表面电荷布居(氧化还原性能)、态密度、光学性质以及吸附稳定性,讨论了4d金属杂质掺杂对金红石相SnO_(2)(110)表面光学气敏传感特性的影响。研究结果发现:各金属杂质对表面的氧化还原性能都有着不同程度的影响;4d电子在费米能级附近形成杂质峰,其中Ru-4d电子引入的杂质峰最大,离费米能级最近,对SnO_(2)的禁带宽度改善最大;Ru掺杂对于金红石相SnO_(2)(110)表面在可见光范围内(400~760 nm)的光学性质的改善相对于Mo、Rh、Ag掺杂也有着较大的优势;所有的掺杂表面都能自发吸附丙酮分子,吸附后稳定性为:Ru>Rh>Ag>Mo。结论表明,Ru掺杂的SnO_(2)作为较为有效的丙酮光学气敏探测材料,有望通过探测人体呼出气体中的丙酮从而达到改善糖尿病的早期发现和诊断的效率。

MOF-5衍生In-ZnO纳米颗粒的丙酮气敏性能研究

将溶剂热法制备的MOF-5粉体按照In/Zn摩尔比为0,0.05,0.10,0.15,0.20,0.25和0.30置于硝酸铟水溶液中,经干燥煅烧得到一系列In-ZnO纳米颗粒。X射线衍射仪(XRD)显示In-ZnO保持了ZnO的六角晶体结构,较大的In^(3+)离子替换Zn^(2+)导致了ZnO晶格的膨胀和应力的增加。SEM表明:In-ZnO纳米颗粒保持了纯ZnO的球形和立方介孔结构。气敏性能测试表明:In掺杂降低了ZnO元件的电阻值,提高了其对丙酮的气体响应,并降低了其最佳工作温度,其中In/Zn摩尔比为0.05的In-ZnO纳米颗粒由于较强的多孔性对应较大的比表面积,有利于氧和待测气体分子的吸附,表现出最佳的气敏性能,在200℃的最佳工作温度下对100×10^(-6)丙酮的气体响应值为18.19,响应/恢复时间为2 s/8 s,同时具有很好的选择性和稳定性。

静电纺丝ZnO/SnO2复合纤维及其丙酮敏感性能

采用静电纺丝技术结合退火煅烧的方法制备了高性能的ZnO/SnO2基复合纤维材料丙酮气体传感器,通过各种表征技术对样品的形貌结构进行了分析。气敏测试发现,这种复合纤维材料在325℃对100 &#215;10−6的丙酮气体的响应为23.66,响应/恢复时间为2 s和69 s,即使丙酮浓度低至10 &#215;10−6响应依然可以达到3.39。制作的ZnO/SnO2基气体传感器对甲醇、氨气、甲苯、丙酮、三氯甲烷、DMF和冰乙酸表现出良好的选择性,此外还有很好的重复性和稳定性。这些归功于其独特的一维网状特殊形貌和其内部存在大量的n-n型异质结。

基于可视化仿生鼻的酮体标志物检测研究

现有的酮体水平检测方法无法完全满足潜在酮症患者在医院外或实验室外的无创、直观简便检测需求。考虑到高选择性、高特征性、无创、直观可视化等优点,基于可视化仿生鼻对酮体标志物丙酮气体的检测进行了实验研究,并对实验结果中所获取的HSI颜色差值特征进行了动态响应分析、层次聚类分析、反向传播(BP)神经网络识别等。分析结果表明:可视化仿生鼻的HSI差值特征与丙酮气体浓度存在非线性关系,且BP神经网络能够通过HSI差值特征实现不同浓度丙酮气体的识别,识别结果的整体平均相对误差为6.67%。

可视化阵列传感器对糖尿病标志物的检测研究

针对人体糖代谢产物中丙酮代谢异常的生理机理,以丙酮作为检测标志物对糖尿病的无创检测进行了实验研究。实验依据可视化卟啉阵列传感器与微量气体发生化学反应导致其色谱产生变化的基本原理,采用金属卟啉制作成阵列传感器,利用PIC单片机和嵌入式ARM组成检测系统。对模拟呼出不同浓度的丙酮气体进行检测实验,结果表明:该系统能够快速响应丙酮气体标志物,且不同浓度的丙酮标志物具有不同的响应结果。对不同浓度丙酮的响应结果进行判别分析识别,识别结果显示:系统能够辨别气体中丙酮浓度的异常。

用于检测糖尿病标志物的电子鼻优化设计

人体呼气中的丙酮含量可作为糖尿病的标志物。为实现无创糖尿病诊断,设计以金属氧化物半导体气敏传感器阵列为核心的人工嗅觉系统,对完成痕量丙酮的快速检测具有重要意义。通过多个气体流量控制器MFC(Mass Flow Controller)分别配制出模拟糖尿病患者呼气样本(30×10-6丙酮)与另两种干扰气体样本(30×10-6乙醇样本、15×10-6丙酮与15×10-6乙醇混合样本)进行实验,基于BP神经网络算法对3种气体定性识别,并通过主成分分析PCA(Principal Component Analysis)算法对原始的高维特征子集进行降维优化。实验表明:PCA与BP算法相结合,可降低BP神经网络的复杂性、减少预测的误差,同时能够解决单个气体传感器交叉敏感问题,进而提高对气体的选择性。对痕量丙酮样本与另两种干扰气体样本进行分析识别,识别的结果显示:对3种样本的识别准确率为91%。该研究为准确识别糖尿病标志物实现无创诊断技术提供了理论指导。

ZnO/La_(2)O_(3)/SnO_(2)纳米新材料的气敏特性研究

在气体安全检测中,气敏传感器不可或缺。研发新材料气敏传感器是当前热点之一。文章采用静电纺丝法合成了ZnO/La/SnO_(2)纳米复合新材料,通过CGS-8智能气敏分析系统、场增强扫描电子显微镜(FESEM)、能谱仪(EDS)、X射线衍射仪(XRD)对其气敏特性、形貌特征、元素含量、组成以及结构等进行测试分析。在最佳工作温度下,掺杂ZnO最佳摩尔比的ZnO/La/SnO_(2)纳米复合新材料在100 ppm的乙醇气体环境中响应值最高,响应时间也最短,为快速检测出有毒、易燃、易爆等有害气体,提供了有益的实践参考。