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基于房室模型的氣體傳感器響應分析

本題是我們校內賽的A題，其實剛拿到這題的時候，我們感覺它并不是一個A題，因為歷年的A題都偏向于計算，而這題偏向于建模，建模中的思路，三天過后，我們終于做完了~~~~~~ ~~~ ~ ~ ~呼 ~ ~ ~~~~~ ~。

雖然中間我們也有問題，不過還好是做完了，下面就來分享一下自己的思路吧。

氣體傳感器響應過程分析

一、背景介紹

氣體傳感器，是將一定濃度的被測氣體通過某種規律(如傳感器與被測氣體接觸時電阻發生改變)將其轉化為電信號的器件或裝置。氣體傳感器的應用非常廣泛，例如日常生活中常見的煙霧報警器、燃氣報警器、酒精傳感器（用于檢查酒駕）、人工智能中的嗅覺傳感器等等。

通過氣噴、旋涂等方式將氣敏材料（一般為納米材料）涂覆在叉指電極(IDEs)表面天然氣報警器，如圖1(a)所示，可制備電阻式氣體傳感器，測試時，待測氣體接觸氣敏材料引起電阻改變，根據電阻改變量可以判斷氣體濃度。測試裝置與過程如圖1(b)所示。

二、測試過程

將氣瓶內待測氣體（這里是氨氣NH3）和空氣（Air）分別用塑膠管連接到氣體流量計（Mass Flow Controller），通過氣體流量計調控待測氣體濃度（將氨氣與空氣按照一定比例混合可控制氨氣濃度）后導入密封測試腔（Test Chamber），氣體從測試腔的另一端導出，測試過程中保持氣體總流量不變；制備好的氣體傳感器（叉指電極）事先已放置在測試腔內，通過接觸叉指電極的探針將電阻信號由檢測裝置（這里是Keithley2700）傳輸到電腦，得到測試數據。

通入一定濃度氨氣后，測試腔內的氨氣分子一部分撞擊在傳感器表面，其中一些被吸附在傳感器表面，其余返回測試腔，被吸附的氨氣分子一部分解吸附返回測試腔，吸附與解吸附同時進行，且傳感器表面的氨氣分子逐漸向內滲透。氨氣分子被吸附在傳感器表面時，與氣敏材料之間發生電子轉移，載流子濃度上升引起電阻下降；經過一段固定長度的時間后，電阻改變量逐漸減緩，此時氨氣流量降為0并增加空氣流量以保持總流量不變，傳感器表面吸附的氨氣分子解吸附回到測試腔，傳感器表面載流子濃度下降，電阻上升。每一次通入氨氣后電阻改變稱為響應過程，之后通入空氣（即關閉氨氣）電阻部分恢復稱為回復過程，一次響應和回復稱為一輪測試。

一般用R_t表示t時刻的電阻值，R_0表示最初時刻的電阻值，“響應”定義為

ΔR/R_0 =|R_t-R_0 |/R_0

通入氨氣后的響應效果如圖2所示。

題目中給有三組測試數據：一組測試重復性（3輪，氨氣濃度都是60PPM），一組測試氨氣濃度遞增（氨氣濃度分別為20, 40, 60, 80, 100PPM），另一組氨氣濃度先增加后降低如圖2所示。每一組測試數據已計算出相應值，ID表示數據序號（對應Sample），T表示時間（單位為秒（S），對應Time(abs)），R表示電阻（單位為歐姆（Ω），對應為不同材料如RGO）氣體壓力傳感器，ΔR/R_0 為響應（對應于不同材料）。

三、問題

對于一輪測試（選用重復性的第一輪測試），分析氨氣分子在傳感器表面的吸附與解吸附，建立模型描述電阻隨時間的改變（包括響應過程和回復過程）。為了分析傳感器的穩定性，常會進行重復性測試氣體壓力傳感器，即多次通入同一濃度氣體，測試其響應度；如果傳感器薄膜中的氣體分子不能完全解吸附，則傳感器電阻不能恢復到初始值，下一輪測試時響應初始值會增加，這種情況稱為基線漂移。根據前面所建立模型，嘗試描述這三輪重復性測試過程，結合重復性測試數據分析基線漂移現象。對于氨氣濃度遞增的情形，根據前面所建立模型描述其響應過程，結合測試數據進行驗證，能否根據每輪測試的某個特征值點來表征氣體濃度，使得5個特征值與5個氣體濃度之間存在較好的線性關系？(聚類分析)對于氨氣濃度先增加后降低的情形，即便氨氣濃度降低，基線漂移仍然存在，能否通過問題3的特征值來表征氣體濃度？如果能，結合數據進行分析；如果不能，可如何改進？（神經網絡進行預測?）你在問題1~3中所用的方法，是否適合所給數據中的其他材料？可否將不同材料的響應通過某種方式組合后家用燃氣報警器，更好地表征氣體濃度？

思路分析(房室模型)

剛開始看到這題，看到測試腔，其實我們想到的是房室模型，于是我們便搜索相關信息，最終確定了該模型的使用方法。

下面簡單介紹一下房室模型：

鏈接: link.參考文章

概念

模型假設

具體步驟前文鏈接里有

思路分析(本題房室模型建立)

其實大家可以發現，本題房室模型幾乎和鏈接所給的說明一樣，本題完全適用于房室模型，故對此做出解釋。

之后便是優化模型，方法很多氣體壓力傳感器，可以以簡單的思路求解處正確結果即可。。。

之后的題目便是對此第一題的延申，調用模型即可。

Don’t be afraid of boundless truth, there always exists joy in any step taken.

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