基于MOS阵列传感与机器学习的有毒有害气体检测技术研究

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针对金属氧化物半导体(MOS)材料对炼化场景常见有毒有害气体(H2S、CH4、H2)普遍存在的交叉响应问题,设计、制备了基于WO3纳米线与SnO2纳米颗粒的传感器阵列,并搭建测试平台,运用多种机器学习算法处理传感器阵列对H2S、CH4、H2的响应数据。实验结果表明,1号、2号、4号、5号传感器组成的阵列在2次SVM条件下气体种类定性准确率达到99.6%,CH4与H2混合气体10层神经网络定量误差分别小于5%与0.1%。
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