表面増強ラマン散乱ガスセンサによるVOCの検知と識別

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: MSS22025,CHS22019,BMS22024

グループ名: 【E】センサ・マイクロマシン部門 マイクロマシン・センサシステム/【E】センサ・マイクロマシン部門 ケミカルセンサ/【E】センサ・マイクロマシン部門 バイオ・マイクロシステム合同研究会

発行日: 2022/06/04

タイトル(英語): VOC detection and identification by Surface Enhanced Raman Scattering gas sensor

著者名: 松尾 拓哉(九州大学),陳 林(九州大学),佐々 文洋(九州大学),林 健司(九州大学)

著者名(英語): Takuya Matsuo(Kyushu University),Lin Chen(Kyushu University),Fumihiro Sassa(Kyushu University),Kenshi Hayashi(Kyushu University)

キーワード: ＳＥＲＳガスセンサ|機械学習|スパッタリング|ＶＯＣガスの識別|SERS gas sensor|machine learning|sputtering| identification of VOC gas

要約(日本語): 本研究は、銀ナノ粒子をスパッタリングすることにより表面増強ラマン散乱(Surface Enhanced Raman Scattering : SERS)ガスセンサを開発し、多種のVOCガスを機械学習によって識別することを目的とした。_x000D_ ガラス基板にスパッタリングして異なるナノ構造を簡単に作製し、高感度のSERSガスセンサを得た。また、そのセンサで4種の類似な分子構造の単体ガスと6種の混合ガスを検知した。採集した10種ガスのラマンスペクトルを機械学習で解析し、97%の正確率で識別できた。

要約(英語): The purpose of this study is to develop a Surface Enhanced Raman Scattering (SERS) gas sensor by sputtering Ag nanoparticles (Ag NPs) and to identify various VOC gases by machine learning method._x000D_ Different nanostructures were easily fabricated by sputtering Ag NPs on a glass substrate to obtain a highly sensitive SERS gas sensor. In addition, 4 types of single gas with a similar molecular structure and 6 types of mixed gas were detected by the sensor. The Raman spectra of 10 gases were recognized by machine learning and were identified with the accuracy rate of 97%.

本誌: 2022年6月7日-2022年6月8日マイクロマシン・センサシステム/ケミカルセンサ/バイオ・マイクロシステム合同研究会

本誌掲載ページ: 51-56 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,494 Kバイト