CN106918626A - 危险气氛综合状态指纹识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种危险气氛综合状态指纹识别方法，主要解决现有技术中单一传感器监测系统不具备多路探测能力，无法实现复杂气氛状态识别与实时预警、缺乏无线信号传输、云端信号存储、大数据分析以及自学习的问题。本发明通过采用一种危险气氛综合状态指纹识别方法，用户通过危险气氛综合状态指纹识别进行危险气氛综合状态指纹识别，所述危险气氛综合状态指纹识别系统包括传感芯片、信号调理模块、信号传输模块、气路控制模块、温度控制模块以及数据处理模块的技术方案较好地解决了上述问题，可用于危险气氛综合状态指纹识别中。

Description

危险气氛综合状态指纹识别方法

技术领域

本发明涉及一种危险气氛综合状态指纹识别方法。

背景技术

随着虚拟环境下“人机交互”智能检测等技术的发展，多组分气敏传感器作为嗅觉外延信息的采集、转换、传输和处理的功能器件，已经成为环境监测、自动控制、人机工效、危险预警以及分析检测等领域不可缺少的技术工具。目前具有大数据特征和人工智能器件的开发和集成，为新一代多功能集成传感系统的设计提供了有利的策略支持。集成了多维度、多组分并基于大数据支持的危险物质检测器，与传统的单一模块传感器(CN103257156A)相比，具有强大的即时的综合环境分析能力，基于网络的智能学习能力，更为灵活广泛的使用场景；不仅可以实时的全面的收集分析监测罐区、危化品仓库等封闭式生产空间中工作人员周围环境，还能向监控中心提前反馈其体征应激情况并快速准确预警，从而有效避免例如天津滨海新区812爆炸案等灾难性事件的发生。集成式的综合状态识别传感器的开发和应用，将革命性的替代功能单一，信息分散，无法实现复杂气氛监测预警的当代传感器设备。并通过集成器件，集成信息的手段，规模化的市场应用，在成本和功能上全面胜出目前商用仪器。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是现有技术中单一传感器监测系统不具备多路探测能力，无法实现复杂气氛状态识别与实时预警、缺乏无线信号传输、云端信号存储、大数据分析以及自学习的问题，提供一种新的危险气氛综合状态指纹识别方法。该方法具有多路探测能力，能够实现复杂气氛状态识别与实时预警、无线信号传输、云端信号存储、大数据分析以及自学习的优点。

为解决上述问题，本发明采用的技术方案如下：一种危险气氛综合状态指纹识别方法，用户通过危险气氛综合状态指纹识别系统进行危险气氛综合状态指纹识别，所述危险气氛综合状态指纹识别系统包括传感芯片、信号调理模块、信号传输模块、气路控制模块、温度控制模块以及数据处理模块，传感芯片由集成了若干个离子掺杂的半导体氧化物微纳阵列以及分立加热元件的微型电极构成；温度控制模块根据传感阵列在不同复杂气氛中的最佳工作温度，控制加热电阻元件在25～550℃范围内进行优化变动，确保输出信号的稳定性与准确性；信号调理模块对采集到的信号进行消噪、信号放大和数模转换，再通过信号分配器将针对不同组分气体的监测信号经由信号传输模块中的信号发射器传输到远程控制终端中的数据处理模块进行实时数据分析；传感芯片所在的传感器腔体配有独立的气孔操控模块，而阵列中的每个单元都由独立的电压和温度控制电路来调节；在复杂危险气体环境中，所述系统接通电源后，混合气体中的目标分子在计算机控制端的指令下通过气路控制模块与基片上传感材料发生物理化学反应，将各组分气体的化学信号转化形成响应电信号，同时温度控制模块快速优化选择最佳工作温度点，以保证传感信号稳定输出；响应电信号经多通道调制电路采集与放大器的减噪增益后，在转换器中完成数模转换，通过全特征参数提取的方法提取相空间中的响应信号进行模式识别，实现目标样本的识别与分类，分类后的信号再经过无线信号发射器进行远程数据处理终端的传输，最后，配置一系列混合气体对传感器阵列进行培训；广谱传感器对于复杂气体的各种组分都有响应，而基于不同材料的传感器单元的响应信号各不相同，传感器阵列的综合响应信号能够作为气体的指纹坐标进行采样收集，云端处理器经过识别比对各种简单及复杂气体的指纹信息，在人工辅助下进行最初的危险性判断，完成初步的知识库构建和自学习能力完善。

上述技术方案中，优选地，信号发射器为无线信号发射器。

上述技术方案中，优选地，利用溶胶凝胶法与水热法纳米材料制备技术，对具有多种环境广泛响应的氧化物复合纳米材料制备及改性，获得出灵敏可靠的微型气敏传感器材料及其阵列，最终制备出多种微传感器。

上述技术方案中，优选地，在同一个芯片上，有选择性的分区域构筑多个传感器微器件，在相应器件上转移和沉积一系列通用型氧化物气敏材料，实现对复杂成分气体的同时检测，以及对环境多维度的监测；综合分析对多个环境参数有广泛响应但特异灵敏度有差别的氧化物材料实现对复杂气氛状态的检测；同时集成温度和湿度传感器，实现多维度检测。

针对单一气体具备高选择性的传感器阵列对于材料本身有非常苛刻的要求，在应用方面会受到响应范围的诸多限制；即使找到高响应性的材料，在干扰的弱响应气体浓度远远大于高响应目标气体的情况下依旧会产生干扰和误报，对于复杂环境的综合处理能力相对较弱。考虑到全面采用单一气体选择性传感器在现阶段的局限性，在实际应用中，对复杂气体环境的具体组分没有定量化检测能力但具有综合识别能力的传感器更具有实用价值。本发明提供的基于广谱型传感器材料阵列的学习型“复杂气氛综合状态指纹识别”系统对多种类型的有毒或易燃易爆气体产生响应，且对每种气体的浓度响应关系不尽相同，通过对单一气体组分在每个传感阵列区块上随浓度和检测温度变化的信号特性作为一种指纹信息收集起来，并把每个传感区块对复杂气体的响应信号借助计算机算法加以综合分析，就能够对其中的各种气体成分做出准确的评估并产生预警。最后，这一开放式的检测系统借助人工智能的数据挖掘平台不断进行自学习，通过对大量已知成分气体的检测和效果评估，体系的算法也将不断完善，不断提升其准确性。取得了较好的技术效果。

附图说明

图1为针对危险气体的多组分智能指纹识别系统示意图。

图2为多元微型传感材料集成芯片结构设计图。

图2中，①传感材料集成基板；②Pt电极；③GND电极；④气敏元件；⑤样品池；⑥加热元件；⑦测温元件；⑧Au电极电流测量体系。

图3不同组成的混合气体在8元件传感器上产生不同的响应特征谱。

图4不同组成的混合气体在10元件传感器上产生不同的响应特征谱。

下面通过实施例对本发明作进一步的阐述，但不仅限于本实施例。

具体实施方式

依靠微加工方法制备出微传感器阵列，即在同一块芯片上，有选择性的分区域构筑数十个传感器微器件，并在相应器件上转移和沉积一系列通用型氧化物气敏材料，响应材料的合成筛选通过水热法调控完成。

如图1所示，危险气氛综合状态指纹识别系统由多维度传感芯片，多通道调制电路，放大器，数模转换器，信号分配器，信号发射器，以及数据处理模块构成。传感器腔体配有独立的气孔操控模块，而阵列中的每个单元都由独立的电压和温度控制电路来调节。在复杂危险气体环境中，本系统接通电源后，混合气体中的目标分子在计算机控制端的指令下通过气路控制模块与基片上传感材料发生物理化学反应，将各组分气体的化学信号转化形成响应电信号。同时温度控制模块快速优化选择最佳工作温度点，以保证传感信号稳定输出。响应电信号经多通道调制电路采集与放大器的减噪增益后，在转换器中完成数模转换，通过全特征参数提取的方法提取相空间中的响应信号进行模式识别，从而实现目标样本的识别与分类。分类后的信号再经过无线信号发射器进行远程数据处理终端的传输。最后，配置一系列混合气体对传感器阵列进行培训。由于广谱传感器对于复杂气体的各种组分都有响应，而基于不同材料的传感器单元的响应信号各不相同，因此传感器阵列的综合响应信号可以作为气体的指纹坐标进行采样收集。云端处理器经过识别比对各种简单及复杂气体的指纹信息，在人工辅助下进行最初的危险性判断，完成初步的知识库构建和自学习能力完善。

图2是本系统采用的多维度多组分传感器芯片结构示意图，基于微加工技术，构筑一种新型的夹层结构微型基板，集成了微型加热器与数十微米间距的叉指电极(图2A)；进而通过有机胶体模板溶液浸渍-无损转移、等离子体刻蚀-外延生长等微纳器件构建策略，在微型基板上实现了有序氧化物微纳结构的原位合成，构建新型的气敏元件(图2B)，元件的工作由独立的铂电阻丝完成加热和温度标定；若干个气敏元件，通过外接线与铂电极连接，同时通过2根外接电路接地(图2C)。

下面简要说明基于多元传感芯片的危险气氛综合状态指纹识别系统如何完成材料制备与沉积，并进行有害气体的状态鉴别。

【实施例1】

将四氯化锡前驱体与氢氧化钠分别溶解于去离子水溶液，将氢氧化钠溶液缓慢加至四氯化锡溶液中，搅拌30分钟，反应混合物转移至聚四氟乙烯反应釜中，加热至190摄氏度温度下，加热8-12小时。产物离心收集并用蒸馏水浸润，超声清洗，离心3遍，分散于水溶液中，滴加到微加工方法制备的交叉电极特定区域上面烘干。

【实施例2】

将四氯化锡前驱体，氯化铁前驱体，与氢氧化钠分别溶解于去离子水溶液，将氢氧化钠溶液缓慢加至四氯化锡和氯化铁混合溶液中，搅拌30分钟，反应混合物转移至聚四氟乙烯反应釜中，加热至190摄氏度温度下，加热8-12小时。产物离心收集并用蒸馏水浸润，超声清洗，离心3遍，分散于水溶液中，滴加到微加工方法制备的交叉电极特定区域上面烘干。

【实施例3】

将四氯化锡前驱体，氯化锌前驱体，与氢氧化钠分别溶解于去离子水溶液，将氢氧化钠溶液缓慢加至四氯化锡和氯化锌混合溶液中，搅拌30分钟，反应混合物转移至聚四氟乙烯反应釜中，加热至190摄氏度温度下，加热8-12小时。产物离心收集并用蒸馏水浸润，超声清洗，离心3遍，分散于水溶液中，滴加到微加工方法制备的交叉电极特定区域上面烘干。

【实施例4】

将四氯化锡前驱体，氯化铟前驱体，与氢氧化钠分别溶解于去离子水溶液，将氢氧化钠溶液缓慢加至四氯化锡和氯化铟混合溶液中，搅拌30分钟，反应混合物转移至聚四氟乙烯反应釜中，加热至190摄氏度温度下，加热8-12小时。产物离心收集并用蒸馏水浸润，超声清洗，离心3遍，分散于水溶液中，滴加到微加工方法制备的交叉电极特定区域上面烘干。

基于以上方法完成传感器所有8个独立检测芯片的材料沉积。如图3所示，将集成了8个传感元件的指纹识别系统置于混合气氛中含有苯、硫化氢和一氧化碳三类典型有害气体的厂区A内，通过坐标展开和曲面渐变等通用算法和手段实现参数的低维化和可视化，可以显示出三类目标监测气体的信号响应特征峰构成的雷达图形状相差很大，从而实现了多种气体状态的评估与特征指纹识别。

所描述的实施例仅为本发明一部分实施例，而非全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

Claims (4)

1.一种危险气氛综合状态指纹识别方法，用户通过危险气氛综合状态指纹识别系统进行危险气氛综合状态指纹识别，所述危险气氛综合状态指纹识别系统包括传感芯片、信号调理模块、信号传输模块、气路控制模块、温度控制模块以及数据处理模块，传感芯片由集成了若干个离子掺杂的半导体氧化物微纳阵列以及分立加热元件的微型电极构成；温度控制模块根据传感阵列在不同复杂气氛中的最佳工作温度，控制加热电阻元件在25～550℃范围内进行优化变动，确保输出信号的稳定性与准确性；信号调理模块对采集到的信号进行消噪、信号放大和数模转换，再通过信号分配器将针对不同组分气体的监测信号经由信号传输模块中的信号发射器传输到远程控制终端中的数据处理模块进行实时数据分析；传感芯片所在的传感器腔体配有独立的气孔操控模块，而阵列中的每个单元都由独立的电压和温度控制电路来调节；在复杂危险气体环境中，所述系统接通电源后，混合气体中的目标分子在计算机控制端的指令下通过气路控制模块与基片上传感材料发生物理化学反应，将各组分气体的化学信号转化形成响应电信号，同时温度控制模块快速优化选择最佳工作温度点，以保证传感信号稳定输出；响应电信号经多通道调制电路采集与放大器的减噪增益后，在转换器中完成数模转换，通过全特征参数提取的方法提取相空间中的响应信号进行模式识别，实现目标样本的识别与分类，分类后的信号再经过无线信号发射器进行远程数据处理终端的传输，最后，配置一系列混合气体对传感器阵列进行培训；广谱传感器对于复杂气体的各种组分都有响应，而基于不同材料的传感器单元的响应信号各不相同，传感器阵列的综合响应信号能够作为气体的指纹坐标进行采样收集，云端处理器经过识别比对各种简单及复杂气体的指纹信息，在人工辅助下进行最初的危险性判断，完成初步的知识库构建和自学习能力完善。

2.根据权利要求1所述危险气氛综合状态指纹识别方法，其特征在于信号发射器为无线信号发射器。

3.根据权利要求1所述危险气氛综合状态指纹识别方法，其特征在于利用溶胶凝胶法与水热法纳米材料制备技术，对具有多种环境广泛响应的氧化物复合纳米材料制备及改性，获得出灵敏可靠的微型气敏传感器材料及其阵列，最终制备出多种微传感器。

4.根据权利要求1所述危险气氛综合状态指纹识别方法，其特征在于在同一个芯片上，有选择性的分区域构筑多个传感器微器件，在相应器件上转移和沉积一系列通用型氧化物气敏材料，实现对复杂成分气体的同时检测，以及对环境多维度的监测；综合分析对多个环境参数有广泛响应但特异灵敏度有差别的氧化物材料实现对复杂气氛状态的检测；同时集成温度和湿度传感器，实现多维度检测。