CN109642863A - 传感器元件及传感器装置 - Google Patents

Abstract

传感器元件具备基板、和被配置于基板上并与特定的成分进行反应的反应部。反应部具有第一反应部、和针对检体中的检测对象成分的反应性低于第一反应部的第二反应部。第一反应部的针对检测对象成分的反应性高于针对检体中的检测对象成分以外的干扰成分的反应性。

Description

传感器元件及传感器装置

相关申请的相互参照

本申请主张日本国专利申请2016-169403号(2016年8月31日申请)的优先权，在此为了参照而将该申请的公开整体引入。

技术领域

本公开涉及传感器元件及传感器装置。

背景技术

以往，公知流体中检测特定的成分并进行测定的传感器。例如，专利文献1公开了一种具备隔膜部和设置在隔膜部的表面的多个感应膜的气体传感器。

在先技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2014-153135号公报

发明内容

本公开的一实施方式所涉及的传感器元件具备：基板；和被配置于所述基板上并与特定的成分进行反应的反应部。所述反应部具有第一反应部、和针对检体中的检测对象成分的反应性低于所述第一反应部的第二反应部。所述第一反应部的针对所述检测对象成分的反应性高于针对检体中的所述检测对象成分以外的干扰成分的反应性。

本公开的一实施方式所涉及的传感器装置具备传感器元件和控制部。所述传感器元件具备基板、和被配置于所述基板上并与特定的成分进行反应的反应部。所述控制部基于根据所述反应部的反应而从所述传感器元件输出的信号，来计算与检体中的成分相关的值。所述反应部具有第一反应部、和针对检体中的检测对象成分的反应性低于所述第一反应部的第二反应部。所述第一反应部的针对所述检测对象成分的反应性高于针对检体中的所述检测对象成分以外的干扰成分的反应性。

附图说明

图1是一实施方式所涉及的传感器元件的概略立体图。

图2是表示将图1的传感器元件包括在内的传感器装置的概要结构的功能框图。

图3A是与图1的传感器元件的测定原理的一例相关的说明图。

图3B是与图1的传感器元件的测定原理的一例相关的说明图。

图4是表示模拟结果的图。

图5是表示模拟结果的图。

图6是表示模拟结果的图。

图7是表示模拟结果的图。

图8是表示模拟中的干扰成分的一例的图。

图9是表示选择性的一例的图。

图10是表示模拟结果的图。

图11是表示模拟结果的图。

图12是表示模拟结果的图。

具体实施方式

以下，参照附图来说明一实施方式。

<传感器元件>

图1是本公开的传感器元件10的概略立体图。

传感器元件10能够检测被检流体中的检测对象的成分(检测对象成分)。传感器元件10具备基板11、反应部12和检测部13。图1所示的传感器元件10具备第一、第二、第三及第四反应部12a、12b、12c及12d和第一、第二、第三及第四检测部13a、13b、13c及13d。

传感器元件10所具备的反应部12的数量未限于四个。传感器元件10只要具备两个以上的反应部12即可。检测部13的数量只要与反应部12的数量对应即可。多个检测部13例如与多个反应部12对应地配置于基板11。图1中，省略多个检测部13的记载。

以下，在本说明书中，在未对第一～第四反应部12a～d的每一个加以区别的情况下，标记为反应部12。在未对第一～第四检测部13a～d的每一个加以区别的情况下，标记为检测部13。

基板11只要是能变形的构件即可。基板11例如只要是作为隔膜发挥功能的薄的基板即可。具体地说，基板11例如只要是n型的Si基板等即可。

反应部12能够与特定的成分反应。反应部12被配置于基板11上。反应部12例如只要是薄膜状的构件即可。反应部12只要由通过吸附特定的成分而变形的材料来构成即可。反应部12例如只要由聚苯乙烯、氯丁橡胶、聚甲基丙烯酸甲酯或者硝基纤维素等的材料来形成即可。

如果用不同的材料来形成各反应部12，那么相对于特定的成分而言能够赋予各反应部12不同的选择性。即，能够使针对特定的成分的反应的程度变化，或与不同的成分反应。在此，选择性是指与每种特定的成分相应的反应性(或者感应性)。具体而言，选择性是指在以同浓度向一个反应部12供给了多种成分时的各成分对反应部12的变形的贡献率。

检测部13能够检测反应部12与特定的成分进行反应的状况。检测部13例如是压电电阻元件，只要被配置于基板11即可。检测部13例如只要具有四个压电电阻元件来构成惠思登电桥电路即可。检测部13只要例如使硼(B)扩散而形成于基板11即可。

传感器元件10具有上述的构成，由此能够检测特定的成分。具体地说，首先，反应部12与特定的成分进行反应而变形，根据反应部12的变形，基板11变形。而且，因基板11的变形而向检测部13施加应力，检测部13的电阻值发生变化。其结果是，检测部13的输出变动，传感器元件10能够检测特定的成分。

因此，例如通过向传感器元件10供给被检流体，从而如果被检流体中包含检测对象成分，那么传感器元件10就能够对检测对象成分进行检测。

检测部13输出与特定的成分的反应相应的电信号。本说明书中，以下将检测部13输出的信号也称为“传感器输出”。传感器输出例如只要是电压值即可。

<传感器装置>

图2是表示传感器装置20的概要结构的功能框图。

图2的传感器装置20包括图1的传感器元件10。即，如图2所示那样，传感器装置20具备控制部21、存储部22和传感器元件10(检测部13)。传感器装置20基于反应部12中的与成分的反应状态，能够计算被检流体中所包含的成分涉及的值。例如，传感器装置20能够计算被检流体中所包含的检测对象成分的浓度。其中，被检流体中所包含的成分涉及的值未被限于浓度，可以是被表示为数值的指标等的任意的值。再有，被检体中所包含的成分涉及的值未被限于检测对象成分涉及的值，例如可以是除了检测对象成分以外的其他成分涉及的值。本说明书中，设为传感器装置20计算被检流体中所包含的检测对象成分的浓度，以下进行说明。

控制部21是以传感器装置20的各功能块为首对传感器装置20的整体进行控制及管理的处理器。控制部21由执行规定了控制步骤的程序的CPU(Central processing Unit)等的处理器来构成。上述那样的程序例如只要被保存于存储部22、或者与传感器装置20连接的外部的存储介质等即可。

存储部22能由半导体存储器或者磁存储器等构成。存储部22能够存储各种信息、及/或者用于使传感器装置20动作的程序等。存储部22也可以作为工作存储器发挥功能。

<检测对象成分的测定原理>

对被检流体所包含的检测对象成分的测定原理进行说明。在测定检测对象成分的浓度的过程中，主要有计算检测对象成分的浓度的步骤和生成用于浓度计算的公式的步骤。

在本实施方式中，对控制部21计算检测对象成分的浓度的情况的一例加以说明。在此，将被检流体设为气体(gas)来说明。

图3A及图3B是与传感器装置20的测定原理的一例相关的说明图。基于图3A，对被检流体中的检测对象成分的浓度的计算进行说明。

如图3A所示那样，控制部21将各检测部13的传感器输出代入规定的公式进行运算，来计算检测对象成分的浓度。规定的公式例如能设为通过多重回归分析等手法来计算检测对象成分的浓度的回归方程式。

图3B是对基于多重回归分析的回归系数的计算进行说明的图。基于图3B来说明回归方程式的计算方法。

首先，为了计算回归系数而准备多种参考气体。多种参考气体是具有被假设为被检流体所包含的成分(假设成分)的气体。为了进行多重回归分析，多种参考气体以预先确定的浓度具有假设成分，假设成分的浓度在各参考气体中是不同的。接下来，向传感器元件10的反应部12供给多种参考气体。而且，从各检测部13获得与各反应部12的选择性相应的传感器输出。其结果是，基于各检测部13的传感器输出，进行多重回归分析，能够计算回归系数。多种参考气体准备足够进行多重回归分析的种类的气体。

关于回归方程式的生成，以传感器元件10具有第一、第二反应部12a、12b的情况为例，更具体地进行说明。

在将第一、第二反应部12a、12b的检测对象成分的选择性分别设为A₁及A₂，将第一、第二反应部12a、12b的干扰成分的选择性分别设为B₁及B₂时，将检测对象成分的浓度设为X_A，将干扰成分的浓度设为X_B，第一、第二检测部13a、13b的传感器输出(Y₁，Y₂)能够用下式(式1)来表征。本说明书中，干扰成分是将被检流体所包含的检测对象成分除外的成分。式1的常数项(Z₁，Z₂)例如是在什么也未供给的状态下因制造误差等而被输出的信号等。

Y₁＝(A₁×X_A)+(B₁×X_B)+Z₁(常数项)

Y₂＝(A₂×X_A)+(B₂×X_B)+Z₂(常数项)...式1

根据基于式1中所得的多种参考气体的第一、第二检测部13a、13b的传感器输出(Y₁，Y₂)和检测对象成分的浓度(X_A)，进行多重回归分析，计算下述的回归方程式(式2)中的回归系数即α、β及γ。

X_A＝α×1+β×Y₂+γ...式2

多重回归分析也可以在反应部12的选择性(A₁、A₂、B₁、B₂)已知的情况下，取代测定参考气体，通过使用了计算机的模拟来进行。选择性能够通过按每种假设成分准备仅包含各假设成分的气体(单体气体)，并对每种单体气体的传感器输出进行比较来求取。

如上，能够生成回归方程式(式2)。而且，传感器装置20(控制部21)通过将被检流体被供给至反应部12时的各检测部13的传感器输出代入回归方程式(式2)的Y₁及Y₂来执行运算处理，从而能够计算检测对象成分的浓度。

上述的说明中，为了说明方便，将式1及式2简化后进行表示，但在实际的传感器装置20中，只要使用与测定条件等相符的式1及式2即可。例如，上述的说明中，干扰成分的项为一个，但也可以按每个干扰成分来设定项。上述的说明中，由于是反应部12为两个的情况，故只能表示为Y₁及Y₂，实际上，只要根据反应部12的数量(n)来设定Y_m(m＝1，2，...n)即可。

在此，假设在使用传感器装置20的情况下，测定结果根据被检流体的供给方式会从真值偏离。例如，受到测定气氛的影响，有时以比实际被检流体中所包含的浓度更少的浓度向传感器元件10供给检测对象成分。即便设为传感器元件10被供给了相同浓度的被检流体，有时反应部12的变化也会有少许不同，或者即使反应部12的变化相同，检测部13的输出也会有少许不同。因此，传感器元件10的测定结果的准确度有可能降低。因而，本公开的发明人针对利用了上述原理的检测对象成分的浓度计算进行使用了计算机的模拟，验证了各反应部12的选择性对测定结果的准确度造成的影响。

<模拟及考察>

以下，对发明人所进行的模拟进行说明。

首先，对基本的模拟方法进行说明。作为模拟的第一步骤，将反应部12的选择性(式1中示出的A₁、A₂、B₁、B₂)设定为任意的固定值，将被检流体成分的浓度(式1中示出的X_A、X_B)设定为任意的变量并代入式1，来求取传感器输出(式1，2中示出的Y₁、Y₂)。假设实际的测定，将从式1计算出的传感器输出(Y₁、Y₂)乘以测定误差。而且，基于被检流体成分的浓度(X_A)和传感器输出(Y₁、Y₂)的数据群来求取式2。数据群收集足够求取式2的数量的数据。

作为第二步骤，再次，将反应部12的选择性(A₁、A₂、B₁、B₂)设定为任意的固定值(与第一步骤相同的值)，将被检流体成分的浓度(X_A、X_B)设定为任意的变量(X_A为与第一步骤相同的值，X_B为与第一步骤不同的值)，代入式1。而且，将从式1得到的检测部13的传感器输出(Y₁、Y2)代入式2，来计算被检流体成分的浓度(X_A)。假设实际的测定，将代入式2的传感器输出(Y₁、Y₂)乘以与第一步骤不同的测定误差。

作为第三步骤，求取在第二步骤中设定的被检流体成分的浓度(X_A)和在第二步骤中计算出的被检流体成分的浓度(X_A)的误差(后述的浓度计算误差)。

作为第四步骤，变更反应部12的选择性(A₁、A₂、B₁、B₂)的值，再次从第一步骤反复进行到第三步骤。

以上为基本的模拟方法。

接下来，对发明人进行的具体的模拟内容进行说明。

(第一模拟)

发明人首先进行了第一模拟。在第一模拟中，假设具有两个信道的传感器装置20，验证了第1信道及第2信道的选择性。

本说明书中，信道是将反应部与检测部捕捉为1组时的表现。换言之，一个信道是包括一个反应部与一个检测部的概念。

(选择性的设定)

在第一模拟中，将第1信道的检测对象成分与干扰成分的选择性之比设定为x对1，使x的值在1～30的范围内变化。将第2信道的检测对象成分与干扰成分的选择性之比设定为1对y，使y的值在1～30的范围内变化。

(被检流体成分浓度的设定)

在第一模拟中，假设测定被检流体中所包含的微量的检测对象成分，设定了被检流体中的各成分的浓度。具体地说，使检测对象成分的浓度在0.1ppm以上且10ppm以下的范围内变化。干扰成分的浓度设定了基于将中心值设为100ppm的均匀分布(50％～150％的范围)的随机数。

(结果与考察)

图4及图5是表示第一模拟的结果的图。图4表示将测定误差设为1％时的模拟结果。图5表示将测定误差设为5％时的模拟结果。图4及图5中，纵轴表示y的值，横轴表示x的值。图4及图5按每1％，以不同的阴影来表示浓度计算误差。其中，在图4中，关于浓度计算误差为7％以上的区域，省略阴影。同样，在图5中，关于浓度计算误差为15％以上的区域，省略阴影。测定误差设为基于将上述的数值作为中心值的正态分布的随机数。

参照图4及图5，x的值越大，则浓度计算误差越小。即，针对第1信道的检测对象成分的选择性越高，则检测对象成分的测定结果的准确度越提高。参照图4及图5，如果x的值恒定，那么无论y的值如何，浓度计算误差都几乎恒定。即，第2信道的检测对象成分与干扰成分的选择性之比对检测对象成分的测定结果的准确度造成的影响小。

因此，可知：为了使传感器装置20及传感器元件10的检测对象成分的测定结果的准确度提高，反应部12之中的一个针对检测对象成分的选择性高是有效的。换言之，若第一反应部12a与第二反应部12b相比针对检体中的检测对象成分的反应性更高，并且针对检测对象成分的选择性比针对检体中的检测对象成分以外的干扰成分的选择性还高，则能够使传感器装置20及传感器元件10的检测对象成分的测定结果的准确度提高。

(第二模拟)

接下来，发明人进行了第二模拟。在第二模拟中，针对将第1信道的选择性固定时的第2信道的选择性进行了验证。

(选择性的设定)

在第二模拟中，将第1信道的检测对象成分与干扰成分的选择性之比固定为10对1。将第2信道的检测对象成分与干扰成分的选择性之比设定为z对w，使z及w的值分别在1～30的范围内变化。

(被检流体成分浓度的设定)

在第二模拟中，和第一模拟同样，设定了检测对象成分的浓度及干扰成分的浓度。

(结果与考察)

图6及图7是表示第二模拟的结果的图。图6表示将测定误差设为1％时的模拟结果。图7表示将测定误差设为5％时的模拟结果。图6及图7中，纵轴表示w的值，横轴表示z的值。图6及图7按每1％，以不同的阴影来表示浓度计算误差。其中，在图6中，关于浓度计算误差为15％以上的区域，省略阴影。同样，在图7中，关于浓度计算误差为25％以上的区域，省略阴影。测定误差设为基于将上述的数值作为中心值的正态分布的随机数。

参照图6及图7，z的值越大，则w的值越小，浓度计算误差越大。即，第2信道的针对干扰成分的选择性越小，则检测对象成分的测定结果的准确度越降低。换言之，第2信道的针对干扰成分的选择性越大，则越能够使检测对象成分的测定结果的准确度提高。

因此，可知：为了使传感器装置20及传感器元件10的检测对象成分的测定结果的准确度提高，反应部12之中的一个针对干扰成分的选择性高是有效的。换言之，若第二反应部12b针对所述检测对象成分的反应性，比针对干扰成分的反应性低，则能够使传感器装置20及传感器元件10的检测对象成分的测定结果的准确度提高。

(第三模拟)

接下来，发明人进行了第三模拟。在第三模拟中，假设更现实的测定，对信道的数量及各信道的选择性进行了验证。

在第三模拟中，例如，假设人类的呼气的测定，作为检测对象成分而假设了丙酮。考虑上述假设，关于干扰成分，如图8所示那样假设了多种干扰成分。在第三模拟中，将干扰成分根据浓度而分类为大干扰及小干扰这两种。大干扰在被检流体中与小干扰相比被含有的浓度更高。例如，大干扰可以定义为被检流体中规定浓度以上的气体，小干扰定义为被检流体中少于规定浓度的气体。作为其他例，例如，大干扰也可以定义为被检流体中与检测对象成分的浓度的最大值相比为规定倍数以上的浓度的气体，小干扰定义为被检流体中与检测对象成分的浓度的最大值相比为少于规定倍数的浓度的气体。在第三模拟中，将干扰成分之中的氧(O₂)、二氧化碳(CO₂)及水蒸气(H₂O)分类为大干扰，将其他干扰成分分类为小干扰。

(选择性的设定)

在第三模拟中，将第一、第二模拟的结果作为参考，设定成第1信道相对于检测对象成分表示最高的选择性。在图9所示的例子中，将针对第1信道的丙酮的选择性设定为30。设定为第2信道以下的任一个信道相对于检测对象成分来说，干扰成分的选择性升高。图9所示的例子中，将第2信道的针对丙酮的选择性设定为3.11，将干扰成分的选择性设定为其以上。

图9是表示各信道的选择性的设定例的一例的图。图9的各行表示被检流体中的各成分，各列表示信道编号。图9表示信道数为16的情况的一例。图9的表所示的数值表示针对各信道中的各成分的选择性。该数值越大，意味着选择性越高。

以下，在本说明书中，将第1信道的针对检测对象成分的选择性(图9中的以S1所示的选择性)称为“第一信号选择性”。将第1信道的针对大干扰的选择性(图9中的以S2所示的选择性)称为“第一大干扰选择性”。将第1信道的针对小干扰的选择性(图9中的以S3所示的选择性)称为“第一小干扰选择性”。将第2信道以下(图9中为第2信道～第16信道)的针对检测对象成分的选择性(图9中的以S4所示的选择性)称为“第二信号选择性”。第2信道以下的针对大干扰的选择性(图9中的以S5所示的选择性)称为“第二大干扰选择性”。将第2信道以下的针对小干扰的选择性(图9中的以S6所示的选择性)称为“第二小干扰选择性”。

具体地说，在第三模拟中，将“第一信号选择性”设定为规定值。使计算机在0.000-1.000(以下，标记为0-1)的范围内自动地决定“第一大干扰选择性”、“第一小干扰选择性”、“第二信号选择性”、“第二大干扰选择性”及“第二小干扰选择性”之中的任意一个。关于上述任意一个以外的选择性，使计算机在1.000-5.000(以下，标记为1-5)的范围内自动地决定。使信道数在2～16的范围内变化而进行了第三模拟。

(被检流体成分浓度的设定)

在第三模拟中，如上所述假设人类的呼气的测定，使检测对象成分的浓度在0.1ppm以上且10ppm以下的范围内变化。关于干扰成分，如上所述，也假设了多种干扰成分。各干扰成分的浓度设定了基于以图8所示的数值为中心值的均匀分布(50％～150％的范围)的随机数。

(结果与考察)

图10～图12是表示第三模拟的结果的图。图10表示将第一信号选择性设为10、将测定误差设为1％时的模拟结果。图11表示将第一信号选择性设为15、将测定误差设为3％时的模拟结果。图12表示将第一信号选择性设为20、将测定误差设为5％时的模拟结果。图10～图12中，纵轴表示模拟中的基于多重回归分析的浓度计算误差，横轴表示信道数。图10～图12表示将选择性的范围设定为0-1的每个项目的结果。测定误差设为基于将上述的量值作为中心值的正态分布的随机数。

参照图10～图12的模拟结果，对将第一大干扰选择性设为0-1的范围的情况和将其他选择性设为0-1的范围的情况进行比较，浓度计算误差较小。即，第1信道的针对大干扰的选择性低于第1信道的针对小干扰的选择性的情况下，检测对象成分的测定结果的准确度提高。在第1信道的针对大干扰的选择性低于与第1信道不同的其他信道的针对干扰成分(大干扰及小干扰)的选择性的情况下，检测对象成分的测定结果的准确度提高。

因此，可知：为了使传感器装置20及传感器元件10的检测对象成分的测定结果的准确度提高，第1信道的针对大干扰的选择性低于针对小干扰的选择性是有效的。换言之，在将干扰成分分为第一干扰成分和含有浓度低于第一干扰成分的第二干扰成分时，通过将第一反应部12a针对第一干扰成分的反应性设定得比针对所述第二干扰成分的反应性低，从而能够使传感器装置20及传感器元件10的检测对象成分的测定结果的准确度提高。

可知：为了使传感器装置20及传感器元件10的检测对象成分的测定结果的准确度提高，使第1信道的针对大干扰的选择性低于与第1信道不同的其他信道的针对干扰成分(大干扰及小干扰)的选择性是有效的。换言之，若第一反应部12a的针对第一干扰成分的反应性低于与第一反应部12_a不同的其他反应部的反应性，则能够使传感器装置20及传感器元件10的检测对象成分的测定结果的准确度提高。

根据图10～图12的模拟结果可知，信道数越多，则检测对象成分的测定结果的准确度越提高。

上述的传感器元件10能够使用于多种多样的用途。传感器元件10例如可使用于人呼气中的规定的气体成分的检测。检测出的气体成分的浓度能应用于人体涉及的状态的推断。人体涉及的状态的推断例如是人体中的疾病的发展的程度等。

传感器元件10例如可使用于从食品产生的规定的气体成分的检测。检测出的气体成分的浓度能应用于食品的质量的推断。食品的质量是食品涉及的性质或者品质等，例如可包括食品的新鲜度、食用期、成熟度、腐败的程度等。传感器元件10除此之外，例如可使用于从设备产生的规定的气体成分的检测等多种多样的用途。

基于各附图及实施例对本公开进行了说明，但注意只要是本领域技术人员，就能够基于本公开容易地进行各种变形及修正。因此，请留意这些变形及修正也被包含在本公开的范围内。例如，能将各构成部等所包含的功能等重新配置为在逻辑上不相互矛盾，能将多个构成部组合成一个，或进行分割。

-符号说明-

10 传感器元件

11 基板

12 反应部

13 检测部

20 传感器装置

21 控制部

22 存储部。

Claims (5)

1.一种传感器元件，具备：

基板；和

多个反应部，被配置于所述基板上，与特定的成分进行反应，

所述多个反应部具有：第一反应部；和针对检体中的检测对象成分的反应性低于所述第一反应部的第二反应部，

所述第一反应部的针对所述检测对象成分的反应性高于针对检体中的所述检测对象成分以外的干扰成分的反应性。

2.根据权利要求1所述的传感器元件，其中，

所述第二反应部的针对所述检测对象成分的反应性低于针对所述干扰成分的反应性。

3.根据权利要求1或2所述的传感器元件，其中，

所述干扰成分包括：第一干扰成分；和含有浓度低于所述第一干扰成分的第二干扰成分，

所述第一反应部的针对所述第一干扰成分的反应性低于针对所述第二干扰成分的反应性。

4.根据权利要求3所述的传感器元件，其中，

所述第一反应部的针对所述第一干扰成分的反应性低于所述多个反应部之中的与所述第一反应部不同的其他反应部的反应性。

5.一种传感器装置，具备：

传感器元件，其具备基板、和被配置于所述基板上并与特定的成分进行反应的多个反应部；和

控制部，其基于根据所述多个反应部的反应而从所述传感器元件输出的信号，来计算与检体中的成分相关的值，

所述多个反应部具有第一反应部、和针对所述检测对象成分的反应性低于所述第一反应部的第二反应部，

所述第一反应部的针对所述检测对象成分的反应性高于针对检体中的所述检测对象成分以外的干扰成分的反应性。