Мультисенсорные системы распознавания газов на основе металло-оксидных тонких пленок и наноструктур

Мультисенсорные системы распознавания газов на основе металло-оксидных тонких пленок и наноструктур

Автор: Сысоев, Виктор Владимирович

Шифр специальности: 05.27.01

Научная степень: Докторская

Год защиты: 2009

Место защиты: Саратов

Количество страниц: 364 с. ил.

Артикул: 4701029

Автор: Сысоев, Виктор Владимирович

Стоимость: 250 руб.

Мультисенсорные системы распознавания газов на основе металло-оксидных тонких пленок и наноструктур  Мультисенсорные системы распознавания газов на основе металло-оксидных тонких пленок и наноструктур 

ВВЕДЕНИЕ
Глава 1. Концепция прибора электронный нос и разработка полупроводниковых хеморезисгоров.
1.1. Биологическая обонятельная система.
1.2. Формирование приборов электронный нос
1.2.1. Мультисенсорные системы
1.2.2. Методы распознавания образов.
1.3. Хеморезистивный эффект в полупроводниках и его применение
в газовых сенсорах
1.3.1 Влияние адсорбции газов на электрические свойства полупроводниковых слоев.
1.3.2. Влияние микроструктуры на гокоперенос в газочувствительных полупроводниковых слоях.
1.3.3. Материалы для изготовления хеморезистивных полупроводниковых сенсоров.
1.3.4. Технологии изготовления и конструкции полупроводниковых сенсоров.
Выводы к Главе 1
Глава 2. Дискретные хеморсзистивныс датчики газа из тонких пленок 8пС2Си и мультисенсорные системы на их основе
2.1. Изготовление и характеризация свойств тонких пленок оксида олова для формирования датчиков газа.
2.1.1. Характеризация свойств тонких пленок БлОг
2.1.2. Характеризация свойств тонких пленок БпССи.
2.2. Влияние газов окислительного и восстановительного типов на проводимость тонкой пленки БпССи.
2.2.1. Экспериментальное исследование воздействия газов раз
ных типов на проводимость пленок .
2.2.2. Теоретический анализ воздействия газов разных типов на проводимость пленок в рамках электронной теории адсорбции Волькенштейна
2.3. Дискретный газовый сенсор на основе пленки , изготовленный групповыми методами микроэлектроники, и его применение для анализа состава окружающей среды.
2.4. Формирование и исследование отклика мультисенсоргых систем из дискретных датчиков на основе пленки
Выводы к Главе 2.
Глава 3. Формирование однокристальных мультисенсорных микросистем на основе тонкой пленки оксида олова
3.1. Применение пространственнонеоднородного теплового нагрева для дифференциации газочувствительных свойств сенсорных сегментов пленки в составе однокристальных мультисенсорных микросистем
3.2. Применение мембранного покрытия i для дифференциации газочувствительных свойств сенсорных сегментов пленки . в составе однокристальных мультисенсорных микросистем
3.3. Применение наноструктурированной пленки неоднородной толщины в составе однокристальных мультисенсорных микросистем.
3.3.1. Изучение физических свойств пленок
3.3.2. Изучение электрических и газочувствительных свойств пленок Си
3.3.3. Применение различных методов распознавания образов для обработки сигнала мультисенсорной микросистемы на основе пленки .
3.4. Применение вариации электрического потенциала вдоль по
верхности пленки ЭпОг для формирования мультисенсорного сигнала
Выводы к Главе 3.
Глава 4. Формирование мультисенсорпых микронаносистем на основе оксидных нановолокон
4.1. Мультисенсорные системы на основе набора индивидуальных нановолокон из различных оксидов
4.2. Мультисенсорные микросистемы на основе матриц нановолокон 8пОг
4.2.1. Формирование и газочувствительные свойства матриц нановолокон ЭпОг в составе мультисенсорпых микросистем
4.2.2. Исследование стабильности газочувствительных свойств матриц нановолокон ЗпОг в составе мультисенсорных микросистем.
4.3. Мультисенсорные микронаносистемы на основе индивидуального мезонановолокна БпСЬ
4.3.1. Мультисенсорные микронаносистемы на основе индивидуального мезонановолокна ЭпОг, сегментированного наноэлектродами
4.3.2. Мультисенсорные микронаносистемы на основе индивидуального мезонановолокна БпОг, сегментированною полосковыми микроэлектродами в рамках групповых методов
Выводы к 1 лаве 4
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ


Таким образом, в результате прохождения через ОЛ воздействию запаха соответствует некая комбинация активных гломерул и ОРН, образующая многомерный код или образ этого запаха. Важно подчеркнуть, что этот образ формируется активностью всей нейронной сети, а не отдельными нейронами. Более того, поскольку рецепторные сигналы не являются статическими, их временные изменения влияют на этот код и, возможно, являются его важной составляющей 3, . Нейрофизиологические исследования ОС насекомых, в частности, показали, что временные характеристики активности нейронов при воздействии смеси запахов не могут быть предсказаны из соответствующих характеристик нейронов при воздействии отдельных газов, составляющих смесь . То есть реакция ОС на воздействие газовой смеси не является аддитивной реакцией на составляющие этой смеси. В отсутствие запаха, т. ОЛ имеет некий хаотический характер. При появлении запаха это хаотическое поведение упорядочивается или переходит в другое состояние. В зависимости от предыдущего ароматического воздействия эта активность 1 может быть неодинаковой даже в случае одного и того же запаха и процесс распознавания кода запаха включает в себя некую относительность 2. Это объясняет чувствительность и подстройку ОС к новым запахам. После прохождения ОЛ мультинейронный сигнал передается в кору участка головного мозга, отвечающего за обоняние. Индивидуальные нейроны мозга, повидимому, получают сигналы от различных типов нейронов . Сочетание такого большого числа сигналов означает, что часть информации, приходящей от некоторых нейронов, может теряться. Однако эго противоречит отмеченному выше тщательному отбору сигналов на пути в головной мозг. Повидимому, именно временная составляющая мультинейронного сигнала, полученная при его синхронизации в ОЛ, и позволяет, совместно с пространственным распределением рецепторных сигналов, получить образ запаха с учетом вклада даже нескольких нейронов. Экспериментально показано, что некоторые нейроны мозга активируются при воздействии бинарного запаха, но остаются неактивными при воздействии каждой из компонент этой бинарной смеси . Это еще раз подтверждает, что ОС не раскладывает мультинейронный сигнал на составляющие, соответствующие компонентам запаха, а анализирует весь мультинейронный образ 3. Базис пространства запахов до сих пор дискутируется 3, . Одним из подходов к построению такого базиса является фармакологический. Поскольку ХР взаимодействуют только с определенными газами можно выявить общие молекулярные характеристики последних. Например, рецептор, известный в нейрофизиологической литературе как , адсорбирует молекулы, которые имеют в своем составе альдегидный карбонил и удовлетворяют двум условиям длина не менее 8 А с количеством атомов углерода не менее 7 в цепочке, и длиной не более А, при наличии не более атомов углерода в цепочке . Обобщая эти данные, можно предположить, что ХР могут быть достаточно специфичны к отдельной структурной компоненте молекулы запаха, в то же время не имея селективности к другим компонентам. Так, в частности, недавно предложена метрика пространства запахов, состоящая из характеристик, описывающих любую химическую молекулу через ее структуру или форму, которая позволяет достоверно классифицировать многие известные результаты по восприятию запахов у млекопитающих . В любом случае мозг, обрабатывая сигнал, полученный от обонятельных нейронов, интегрирует полученную информацию и выстраивает свое многомерное пространство. На начальном этапе обработки сигналов происходи их декорреляция, при которой пересечение кластеров сигналов, соответствующих запахам, уменьшается и все сигналы размазываются по всему пространству запахов. Параллельно с процессом декорреляции, или следуя ему, происходит выделение только нескольких активных нейронов, анализ сигналов которых позволяет получить специфический отклик образ данного запаха 3 рис. После обработки в участке коры головного мозга, отвечающем за обоняние, сигнал передается в другие разделы головного мозга, которые могут иметь различные функции, но выполняют обработку сигналов параллельно.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.340, запросов: 229