表面増強ラマン散乱センサを用いた混合VOCガス種の識別

カテゴリ：部門大会

論文No：12P2-PS-44

グループ名：【E】第42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：2025/11/3

タイトル(英語)：Identification of mixed VOC gas species using a surface-enhanced Raman scattering sensor

著者名：*秋永 銀士（九州大学）, 佐々 文洋（九州大学）, 林 健司（九州大学）

著者名(英語)：

キーワード：ラマン散乱,銀ナノ粒子,SERS,LSPR,機械学習,Raman scattering,Ag nanoparticles,SERS,LSPR,machine learning

要約(日本語)：本研究では、SERSガスセンサでの揮発性物質の検知方法の検討、ガスの識別を行うことを目的としてSERSガスセンサの作成および、3つの検知方法の検討、機械学習を用いたデータの識別を行った。3つの方法ですべて検知することが可能だった。直接接触させる方法は前処理が不要であり、簡便に検知でき、大きなスペクトル強度を示した。その方法を用いて、機械学習により高精度識別を達成した。

要約(英語)：To effectively analyze the low-concentration gas mixtures in skin and breath for early disease detection, this study developed a SERS gas sensor. We found the direct contact method to be the most advantageous, as it was simple, required no pretreatment, and yielded high spectral intensity. By combining this method with machine learning, we achieved high-accuracy gas identification.

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