气敏薄膜及气体传感器阵列的制备及特性研究

气敏薄膜及气体传感器阵列的制备及特性研究

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时间:2019-05-22

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1、电子科技大学博士学位论文气敏薄膜及气体传感器阵列的制备及特性研究姓名:谢光忠申请学位级别:博士专业:微电子学与固体电子学指导教师:杨邦朝;蒋亚东20070913摘要利用具有不同选择性的多个气敏元件组成气体传感器阵列,可充分利用传感器阵列所提供的交叉敏,并运用人-r-丰,经网络的模式识别技术对其响应输出谱进行分析,就可以实现传感器的高选择性,并提高气体传感器的测量精度。军事和工程上有着广泛应用的电子鼻就是在此基础上发展起来的,它由气体传感器阵列、数据采集卡及模式识别算法三部分组成,它在食品、化工、环保、医疗诊断、毒品检验等方面有很重要的应用,其关键技术就是

2、气体传感器阵列。本论文以气敏薄膜及气体传感器阵列为研究对象,首先对气敏薄膜体系进行了系统研究:采用真空热蒸发工艺制备了W03薄膜、通过真空蒸发法和旋涂法制备了TCNQ薄膜和SnPc薄膜及它们与PMMA的复合薄膜、通过掺杂诱导自组装工艺制各了纳米金基底,并进一步制各了聚苯胺/聚苯乙烯磺酸掺杂自组装复合膜。其次,率先设计了电子聚合物化学场效应管型气体传感器阵列结构,并针对基于聚苯胺/聚苯乙烯磺酸掺杂自组装复合膜的气体传感器阵列的敏感特性进行系统的研究及分析。最后对气体传感器阵列测试算法进行了初期研究。所得到的丰要结论及创新性结果可归纳如下:1.采用真空热蒸发

3、工艺及合适的热处理工艺,在微晶玻璃基片上得到了六方结构并且在<100>方向.卜择优取向的W03薄膜,得到了最佳成膜工艺条件。结果表明,W03薄膜是可以通过热处理晶化。研究表明,在退火处理温度为600℃,.口J‘以得到六方结构并且在<100>方向上择优取向的W03薄膜。对W03薄膜传感器N02敏感特性研究表明,其敏感特性很大程度上由蒸发时的工艺条件、热处理温度及工作温度决定。得到的最优条件为:热处理温度600℃、工作温度200℃。2.采用掺杂诱导自组装与静电力自组装工艺相结合的方法制备了纳米金膜,在此基膜上进一步制备了聚苯胺/聚苯乙烯磺酸掺杂自组装复合膜。

4、研究表明,在胶体金的合成过程中,还原剂量越多,金纳米粒予的粒径越小且粒子为球形,粒度较均一,单分散性好;随着还原剂用量的减少,金纳米粒子的粒径变大,但其形状呈较明显的椭圆形。同时发现,与其他三种溶胶比较,使用乙醇溶剂胶体的自组装膜沉积粒子的分布比较均匀,平整度最好,达到纳米量级。XPS分析表明聚苯胺只在表面被部分掺杂,所制备自组装膜均匀、致密。研究表明,自组装的聚苯胺薄膜均匀牢同,与衬底的附着性较好。红外吸收谱分析表明,制备的聚苯胺薄膜在l683cm.1摘要处出现了一个新的峰值。气敏测试表明,聚苯胺薄膜对N02气体的灵敏度随膜层增加而增加,。3.创新性地

5、将TCNQ和SnPc小分子掺入PMMA中形成复合薄膜,并对掺杂前后薄膜的性能进行了系统研究。研究发现,真空蒸发制备的SnPc薄膜对于N02具有良好的敏感特性,但对NH3敏感型很弱。同时发现,薄膜厚度控制在1200h敏感特性最好。研究发现,在PMMA/TCNQ的旋涂复合薄膜中,TCNQ晶体颗粒明显变小,分布比较均匀。旋涂制备的TCNQ薄膜对NH3敏感性很好,但是响应和恢复随NH3浓度的增加迅速增大,而TCNQ掺杂的PMMA旋涂薄膜的响应不稳定。旋涂制备的SnPc与PMMA复合薄膜对N02具有良好的敏感性,同时响应时间较快,达到10秒左右,具有实用价值,但恢

6、复时间随N02浓度的增加而变长。纯SnPc的旋涂薄膜虽然有较好的灵敏度,但是响应时间相对较慢,而且恢复时间很长。4.率先设计并研制出了化学场效应管型气体传感器阵列,并对其主要工艺参数进行了优化。气敏测试表明,本文设计的无栅结构气体传感器阵列器件的在一定浓度的气氛中重复性和响应时间(开关特性)均优于课题组初期设计的槽栅型化学场效应管器件。研究还表明,表明栅极绝缘层厚度对器件的灵敏度有很大影响,而增加金基底对N02气体响应输出灵敏度的提高有一定的改善。对阵列的气敏测试表明,低浓度下输出电流与气体浓度呈对数变化关系,且随膜层增大,器件输出响应在低浓度时灵敏度降

7、低,在高浓度时灵敏度增加。气敏输出响应随气体浓度增大而指数增大,到一定浓度达到最大值,随后m现“中毒”现象。实验测试结果还发现,宽度相同的器件,一般情况下宽长比越大灵敏度越高。研究表明,气体传感器阵列对温湿度的响应成线性关系,因此,从本论文研制的气体传感器阵列中提取不同敏感量的特征响应向量,就可以实现环境介质如温度、湿度及气体浓度的检测,从而为研制检测温度、湿度及气体浓度的一体化环境介质传感器奠定了基础,这对国民生产和军事国防都有重要意义。5.运用MATLAB设计了适用于线性系统与非线性系统的BP神经网络,得到了具有较大工程应用价值的阶段性成果。本论文运

8、用BP算法与“提前停止”法相结合来处理非线性问题,加快了网络的训练速度,使网络的

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