差分表面増強ラマン散乱によるVOCの検知と識別

カテゴリ: 部門大会

論文No: 14P5-P-43

グループ名: 【E】第39回「センサ・マイクロマシンと応用システム」シンポジウム

発行日: 2022/11/07

タイトル(英語): Detection and identification of VOCs by difference surface-enhanced Raman scattering

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: 表面増強ラマン散乱(SERS)ガスセンサ|機械学習|VOCガスの識別|スパッタリング|サポートベクターマシン|Surface-enhanced Raman scattering (SERS) gas senso|machine learning|identification of VOC gases|sputtering|support vector machine

要約(日本語): 表面増強ラマン散乱(SERS)ガスセンサはガス分子の分子指紋情報を得ることができるためガスの識別に適していると考える。しかし、SERSガスセンサに吸着しにくいガス分子の検出はとても困難になっている。本研究では、SERSガスセンサでVOCガスを識別することを目的として、p-アミノチオフェノールで修飾したSERSガスセンサで3種類のVOCガスのラマンスペクトルを測定し、機械学習による識別を行った結果、99%という高い精度を得た。

要約(英語): In this study, for the purpose of identification of VOC gases with the SERS gas sensor, we measured the Raman spectra of three VOC gases with SERS gas sensor modified with p-aminothiophenol and as a result of machine learning identification, we obtained a high accuracy of 99%.

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