KR102461131B1 - 물질의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

물질의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템 및 방법 Download PDF

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벤자민 에스. 로저스
크리스토퍼 제이. 두들리
제시 디. 아담스
랄프 지. 휘튼
알렉산더 씨. 우즈
본 엔. 하르퉁
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네바다 나노테크 시스템즈 인코포레이티드
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Abstract

하나 이상의 가스의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템. 상기 시스템은 다수의 온도에서 샘플의 열 전도율 및 발열 응답을 측정하도록 구성된 센서를 포함한다. 2개 이상의 온도에서 가스 샘플에 노출된 센서 응답은 서브시스템에 의해 보상되고 분석된다. 상기 서브시스템은 상기 2개 이상의 온도 각각에서 상기 가스 샘플의 열 전도율을 결정하고, 상기 2개 이상의 온도 각각에서의 상기 샘플의 열 전도율 값에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 가스 샘플의 적어도 하나의 성분을 결정하도록 구성된다. 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 관련 시스템 및 방법이 또한 개시된다.

Description

물질의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템 및 방법{SYSTEMS AND METHODS FOR DETERMINING AT LEAST ONE PROPERTY OF A MATERIAL}
우선권 주장
본 출원은, 2016년 8월 18일자로 출원된, 발명의 명칭이 "A SYSTEM AND METHOD FOR DETECTING, IDENTIFYING, AND/OR QUANTIFYING GASES"인 미국 가특허 출원 번호 62/376,675의 이익을 주장하는, 2017년 8월 10일자로 출원된, 발명의 명칭이 "SYSTEMS AND METHODS OF DETERMINING AT LEAST ONE PROPERTY OF A MATERIAL"인 미국 특허 출원 번호 15/674,305의 이익을 주장한다.
본 발명의 실시예는 물질(예를 들어, 증기, 가스 등)을 검출, 정량 및/또는 식별하기 위한 시스템과 센서 및 관련 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 본 발명의 실시예는 샘플에 하나 이상의 성분이 존재하는지를 결정하고, 샘플의 하나 이상의 성분의 농도를 결정하고, 샘플 내 하나 이상의 성분의 신원(identity)을 결정하고, 및 샘플의 하나 이상의 다른 속성(property)을 결정하기 위한 시스템 및 센서, 및 샘플을 분석하는 관련 방법에 관한 것이다.
일부 응용에서 인화성 가스(flammable gas)를 검출하는데 촉매 센서가 사용되어 왔다. 그러나 촉매 센서는 성능과 정확도를 제한하는 여러 단점을 갖고 있다. 촉매 센서의 단점은 촉매의 노화 및 피독(poisoning)에 기인한 드리프트(drift) 및 열화(deterioration)를 포함하고, 이는 촉매의 응답의 크기 및 그 정확도에 영향을 미칠 수 있다.
마이크로캔틸레버(microcantilever)는 일반적으로 특정 가스를 흡인하는 코팅을 갖는 가스 센서 장치로서 사용되어 왔다. 질량이 캔틸레버에 추가되면, 공진 주파수의 시프트(shift)가 검출될 수 있다. 공진 주파수의 변화는 마이크로캔틸레버의 질량 변화에 비례한다. 또한 코팅되지 않은 마이크로캔틸레버는 가스의 점도 및 밀도를 감지하는 데 사용될 수 있는 것으로 알려져 있다. 밀도와 점도는 점성 댐핑(viscous damping)(VD)에 비례할 수 있는 공진 주파수의 시프트를 단순히 관찰하는 것에 의해 복합으로 고려될 수 있고 또는 밀도와 점도는 공진 주파수와 품질 인자(quality factor)의 변화를 모두 고려하는 것에 의해 디콘볼루션(deconvoluted)될 수 있다(Boskovic 2002).
또한, 가스의 열 전도율(thermal conductivity: TC)과 밀도 사이에는 물리적 관계가 있는 것으로 알려져 있다. 이것은 특정 가스를 식별하는데 이용될 수 있다(Groot 1977 & Loui LLNL 2014). 그러나 일부 가스는 겹치거나 거의 겹치는 TC 대(versus) 밀도 벡터를 가져서 이들 가스는 서로 구별하기 어렵다. 이러한 기술은 또한 혼합 가스가 혼합물의 성분의 열 전도율과는 다른 열 전도율을 나타내어서, 잘못되거나 신뢰할 수 없는 측정 결과를 초래할 수 있어서, 가스 혼합물에서 다수의 가스를 검출할 수는 없다.
일부 가스는 산소(O2), 일산화탄소(CO) 및 일산화질소(NO)와 같이 공기와 매우 유사한 TC 대 VD 벡터를 갖는다. 황화수소(H2S)와 같은 일부 가스는 충분히 낮은 농도에서는 TC 대 VD 벡터만을 사용하여 검출될 수 없다. 금속 산화물 반도체(metal oxide semiconductor: MOS)와 코팅된 마이크로캔틸레버는 종종 가스 교차 감도(gas cross sensitivity)를 갖고, 여러 다른 가스 간을 구별하지 못할 수 있다. 일례로서, 인화성 및 다른 위험성 가스를 위한 현재의 센서(예를 들어, 촉매층 센서, 비 분산 적외선(nondispersive infrared)(NDIR) 센서, 열 전도율 센서)는 주어진 가스 또는 가스 혼합물의 단일 속성을 결정할 수 없으며, 예를 들어, 가스의 농도를 결정하기 위해 그 출력을 자체 보정할 수 없다. 따라서, 일부 경우에, 이러한 센서는 예를 들어 500 ppm의 농도를 갖는 제1 가스와, 예를 들어 5000 ppm의 농도를 갖는 제2 가스 간을 구별할 수 없을 수 있다.
전술한 이유로, 종래의 센서의 단점을 극복하고 가스를 신뢰성 있게 검출, 식별 및/또는 정량할 수 있는 시스템 및 방법이 필요하다.
본 발명은 샘플(예를 들어, 증기, 가스, 액체, 이들의 조합 등)을 신뢰성 있게 검출, 식별 및/또는 정량할 수 있는 시스템 및 방법에 관한 것이다. 일 실시예에서, 상기 시스템은 촉매 센서, 열 전도율 센서, 댐핑 센서, 코팅 물질을 포함하는 하나 이상의 캔틸레버 센서, 하나 이상의 금속 산화물 반도체(MOS) 센서, 하나 이상의 환경 센서(예를 들어, 온도, 압력, 습도(상대 습도, 절대 습도, 또는 둘 모두), 및 흐름률(flowrate)), 및 예를 들어 결함을 질의, 보상, 교정, 분석, 검출하고, 결과를 보고하는 등을 위한 소프트웨어를 갖는 처리 서브시스템을 포함한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따라 가스 속성을 측정하기 위한 시스템의 전체 블록도를 도시한다;
도 2a는 본 발명의 실시예에 따라 검출기의 마이크로핫플레이트(microhotplate)의 상면도를 도시한다;
도 2b는 도 2a의 절단선 B-B를 따라 취해지고 간결함을 위해 도시된 도 2a의 절개된 측면도를 도시한다;
도 3a는 2개의 온도에서 여러 가스의 열 전도율을 나타내는 그래프이다;
도 3b는 제1 온도에서의 여러 가스의 열 전도율 대 제2 온도에서의 가스의 열 전도율의 비율 사이의 관계를 나타내는 그래프이다;
도 3c는 다양한 가스에 대해 두 온도에서의 열 전도율의 비율 대 농도에 대한 열 전도율의 비율 사이의 관계를 나타내는 그래프이다;
도 3d는 제1 온도에서의 샘플의 열 전도율 대 제2 온도에서의 가스의 열 전도율의 비율과 샘플의 평균 분자량 사이의 관계를 나타내는 그래프이다;
도 4는 본 발명의 실시예에 따라 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 방법의 간략화된 흐름도이다;
도 5a는 다양한 가스에 대해 열 전도율 대 온도를 도시한다;
도 5b는 열 전도율 대 온도의 가스별 램프 응답(ramped response)이다;
도 6은 본 발명의 실시예에 따라 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 방법의 간략화된 흐름도이다;
도 7a는 본 발명의 실시예에 따라 검출기의 마이크로캔틸레버의 상면도이다;
도 7b는 도 7a의 절단선 B-B를 따라 취해지고 간결함을 위해 도시된 도 7a의 절개된 측면도를 도시한다;
도 7c는 본 발명의 실시예에 따라 마이크로캔틸레버의 등가 회로 모델(equivalent circuit model: ECM)의 개략도이다;
도 8a는 다양한 가스에 대해 열 전도율 대 점성 댐핑의 플롯을 도시한다;
도 8b는 복수의 가스의 공진 주파수와 직렬 저항을 나타내는 그래프이다;
도 8c는 본 발명의 실시예에 따라 마이크로캔틸레버의 직렬 저항의 변화에 대한 공진 주파수의 변화 사이의 관계를 나타내는 그래프이다;
도 9a는 본 발명의 실시예에 따라 MOS 센서의 전기적 특성을 측정하는데 사용되는 상호 엇갈려 맞물린(interdigitated) 전극을 갖는 마이크로핫플레이트의 상면도이다;
도 9b는 도 9a의 절단선 B-B를 따라 취해지고 간결함을 위해 도시된 도 9a의 절개된 측면도를 도시한다;
도 10은 본 발명의 실시예에 따라 전형적인 시스템 프로세스 시퀀스의 개략 개요를 도시한다;
도 11은 본 발명의 실시예에 따라 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는데 사용될 수 있는, 마이크로캔틸레버의 품질 인자의 변화, 마이크로캔틸레버의 공진 주파수의 변화, 및 샘플의 열 전도율의 변화 사이의 관계를 나타내는 그래프이다;
도 12a는 본 발명의 실시예에 따라 검출기의 개별 센서로 획득될 수 있는 여러 파라미터 간의 관계를 나타내는 그래프이다;
도 12b는 본 발명의 실시예에 따라 응답의 지문(fingerprint)을 생성하는데 사용되는 센서 응답의 레이더 플롯(radar plot)이다;
도 12c는 본 발명의 다른 실시예에 따라 응답의 "지문"을 생성하는데 사용되는 센서 응답의 레이더 플롯이다;
도 12d는 가스 센서에 앞서 가스들이 (예를 들어 가스 크로마토그래프에 의해) 분리될 때 시간 시퀀스로 분석될 수 있는 레이더 플롯을 도시한다;
도 13은 본 발명의 실시예에 따라 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 방법을 도시하는 간략화된 흐름도이다;
도 14는 본 발명의 실시예에 따라 인화성 가스를 검출, 정량 및 식별하는 간략화된 처리 흐름도이다;
도 15a는 열 전도율 센서를 사용하여 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하는 일 실시예의 간략화된 흐름도이다;
도 15b는 본 발명의 실시예에 따라 비-인화성 가스를 검출, 정량 및 식별하는 대안적인 구현예의 간략화된 흐름도이다;
도 16은 본 발명의 일 실시예의 흐름도이다; 및
도 17은 본 발명의 일부 실시예에서 사용된 개별 시스템 프로세스의 개요이다.
본 명세서에 제시된 예들은 임의의 특정 물질, 성분 또는 시스템의 실제적인 조망을 제시하려고 의도된 것이 아니라, 본 발명의 실시예를 단지 설명하기 위해 사용되는 이상적인 표현일 뿐이다.
본 명세서에 사용된 "샘플"이라는 용어는 적어도 하나의 속성을 결정하고자 하는 하나 이상의 가스, 하나 이상의 증기, 하나 이상의 액체, 및 하나 이상의 고체를 포함할 수 있는 물질을 의미하고 포함한다. 비 제한적인 예로서, 샘플은 평형 상태의 액체 및 가스를 포함할 수 있다.
본 명세서에 사용된 "점성 댐핑" 및 "댐핑"이라는 용어는 상호 교환 가능하게 사용될 수 있다.
본 명세서에 사용된 "촉매 응답"이라는 용어는 샘플에 노출된 촉매 센서의 응답(예를 들어, 출력)을 의미하고 포함한다. 특정 온도에서의 촉매 응답은 촉매 센서가 특정 온도에 있을 때 샘플에 노출된 촉매 센서의 응답을 의미하고 포함한다.
본 명세서에 사용된 "촉매 활성(catalytic activity)"이라는 용어는 촉매 센서가 특정 온도에 있는 동안 샘플에 노출된 촉매 센서의 촉매 응답과, 촉매 센서가 특정 온도에 있을 때 촉매 센서의 기준선(baseline) 촉매 응답 사이의 차이를 의미하고 포함한다.
본 명세서에 사용된 "벡터"라는 용어는 2개 이상의 파라미터(예를 들어, 길이, 거리, 크기, 치수 등)에 기초하여 방향(예를 들어, 기울기, 각도, 비율 등) 및 크기를 갖는 양을 의미하고 포함한다. 벡터는 2차원, 3차원, 4차원, 5차원, 6차원 또는 그 이상의 차원과 같이 복수의 차원의 치수를 가질 수 있다. 1개 또는 2개의 추가적인 파라미터에 대해 하나의 파라미터를 그래프로 나타낼 때 2차원 벡터와 3차원 벡터는 그래픽으로 시각화될 수 있다. 일부 벡터가 그래픽으로 시각화될 수 있지만, 본 발명은 이로 제한되지 않는다. 벡터는 다차원일 수 있고 3개 이상의 파라미터를 포함할 수 있다. 일부 경우에, 다차원 벡터는 각각의 벡터 파라미터를 2개의 다른 파라미터의 비율로서 정의함으로써 간략화될 수 있다. 따라서, 벡터는 하나의 파라미터와 하나 이상의 추가적인 파라미터 사이의 관계(예를 들어, 온도의 함수로서 열 전도율의 변화 사이의 관계, 온도의 함수로서 촉매 활성의 변화 사이의 관계, 열 전도율과 촉매 활성 사이의 관계 등)를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 이러한 관계는 비율로 표현될 수 있다.
본 명세서에 설명된 실시예에 따르면, 검출기와 같은 시스템은 샘플(예를 들어, 가스 샘플, 증기 샘플, 액체 샘플 또는 이들의 조합물)의 하나 이상의 속성을 결정하도록 구성될 수 있다. 하나 이상의 속성은 샘플 내 하나 이상의 성분(예를 들어, 여러 가스 성분)의 존재, 샘플 내 하나 이상의 성분의 신원, 샘플 내 하나 이상의 성분의 농도, 샘플의 분자 속성(예를 들어, 샘플의 평균 분자량), 샘플이 가연성 가스(combustible gas) 및/또는 폭발성 가스를 포함하는지 여부, 샘플 내 임의의 가연성 또는 폭발성 가스의 촉매-반응 개시(이는 본 명세서에서 "라이트-오프 이벤트(light-off event)"라고도 지칭됨) 온도, 다른 속성 및 이들의 조합 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
검출기는 본 명세서에서 열 전도율 마이크로핫플레이트 센서 또는 열 전도율 마이크로캔틸레버 센서라고도 지칭될 수 있는 열 전도율 센서를 포함할 수 있다. 검출기는 열 전도율 센서로부터 얻어진 데이터에 기초하여 (예를 들어, 2개 이상의 온도 각각에서 열 전도율 센서의 응답(예를 들어, 출력)에 기초하여) 2개 이상의 온도에서 샘플의 열 전도율을 결정하도록 구성된 처리 서브시스템을 더 포함할 수 있다. 열 전도율 센서가 제1 온도 및 적어도 제2 온도 각각에 있는 동안, 열 전도율 센서는 샘플에 노출될 수 있다. 열 전도율 센서의 응답(예를 들어, 출력)(예를 들어, 2개 이상의 온도 각각을 유지하는 전력)이 측정될 수 있다. 2개 이상의 온도 각각에서 기준선과 대비해 샘플의 열 전도율의 변화(예를 들어, 기준 샘플(reference sample)(예를 들어, 공기, 질소(N2), 산소(O2), 일산화탄소(CO), 메탄(CH4), 에탄(C2H6), 프로판(C3H8), 천연 가스, 인화성 가스 등과 같은 기준선)과 대비해 샘플의 열 전도율의 변화)는 열 전도율 센서가 기준 샘플에 노출될 때 제1 온도 및 적어도 제2 온도 각각을 유지하는 전력과 대비해 제1 온도 및 적어도 제2 온도 각각에서 열 전도율 센서를 유지하는 전력의 차이에 기초하여 결정될 수 있다. 기준선 값은 메모리에 저장될 수 있으며, 실험실에서 얻어진 값을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 기준선 값은 열 전도율 센서와는 별도의 기준 열 전도율 센서를 사용하여 얻어진다. 일부 실시예에서, 기준선 값은 검출기의 사용 및 동작 동안 연속적으로 업데이트된다. 열 전도율 센서의 응답은, 메모리에 저장된 기준선 값, 기준선 열 전도율 센서로부터 얻어진 기준선 값, 열 전도율 센서로부터 얻어진 기준선 값, 또는 이들의 조합으로 보상될 수 있다. 열 전도율 센서의 기준선 값은 본 명세서에서 "열 전도율 기준선" 또는 "기준선 열 전도율"이라고도 지칭될 수 있다.
샘플(예를 들어, 그 하나 이상의 성분)의 신원은, 열 전도율 센서가 제1 온도에 있는 동안 샘플의 열 전도율 대(versus) 열 전도율 센서가 제2 온도에 있는 동안 샘플의 열 전도율의 비율에 적어도 부분적으로 기초하여 결정될 수 있다. 일부 실시예에서, 샘플의 신원은 열 전도율 센서가 제1 온도에 있는 동안 샘플에 노출된 열 전도율 센서의 응답 대 열 전도율 센서가 제2 온도에 있는 동안 샘플에 노출된 열 전도율 센서의 응답의 비율에 기초하여 결정될 수 있다. 일부 실시예에서, 샘플 내 상이한 성분(예를 들어, 가스)의 농도는 제1 온도에서의 열 전도율과 제2 온도에서의 열 전도율 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다. 본 명세서에서 사용된 특정 온도(예를 들어, 제1 온도)에서의 열 전도율이란 열 전도율 센서가 특정 온도(예를 들어, 제1 온도)에서 샘플에 노출될 때 샘플에 노출된 열 전도율 센서의 응답 또는 열 전도율을 의미하고 포함한다.
일부 실시예에서, 검출기는 샘플의 반응성(예를 들어, 샘플이 발열 반응을 겪을 수 있는 가스, 이러한 발열 반응의 온도, 불활성 가스 또는 이들의 조합을 포함하는지 여부)을 결정하도록 구성된 촉매 센서(예를 들어, 촉매 마이크로핫플레이트 센서)를 포함할 수 있다. 촉매 센서가 열 전도율 센서와 관련하여 전술한 것과 동일한 제1 온도 및 적어도 제2 온도에 있는 동안 촉매 센서는 샘플에 노출되도록 구성될 수 있다. 각각의 온도에서 촉매 센서(예를 들어, 촉매 센서를 유지하는 전력)의 응답(예를 들어, 출력)이 측정되고 나서 처리 서브시스템에 의해 각각의 온도에 대한 기준선 촉매 응답과 비교될 수 있다. 기준선 촉매 응답은 메모리에 저장된 데이터, 기준선 샘플에 노출될 때 촉매 센서로부터의 기준선 데이터, 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 기준선 촉매 응답과 촉매 센서의 측정된 응답 사이의 차이(이 차이는 본 명세서에서 "촉매 활성"이라고 지칭될 수 있음)는 샘플의 반응성(예를 들어, 본 명세서에서 "라이트-오프 이벤트" 또는 "반응 개시"라고도 지칭되는 발열 이벤트)을 나타내는 것일 수 있다. 일부 실시예에서, 촉매 센서의 측정된 응답은 차이가 존재하는 온도에서 샘플의 인화성을 나타내는 것일 수 있다. 일부 실시예에서, 기준선 촉매 응답과 촉매 센서의 측정된 응답 사이의 차이가 존재하는 온도는 샘플 내 하나 이상의 성분이 존재하는 것을 나타내는 것일 수 있다. 일부 실시예에서, 제1 온도에서의 촉매 센서의 응답 대 제2 온도에서의 촉매 센서의 응답의 비율은 샘플 내 하나 이상의 성분을 식별하는 데 사용될 수 있다. (예를 들어, 촉매 센서가 제1 온도에 있을 때) 제1 온도, (예를 들어, 촉매 센서가 제2 온도에 있을 때) 제2 온도, 또는 둘 모두에서 촉매 센서의 응답의 크기는 샘플 내 하나 이상의 가스 또는 증기의 농도를 나타내는 것일 수 있다. 다른 실시예에서, 하나 이상의 성분의 신원은 제1 온도에서의 촉매 활성 대 적어도 제2 온도에서의 촉매 활성의 비율에 기초하여 결정될 수 있고, 하나 이상의 성분의 농도는 제1 온도에서의 촉매 활성의 크기, 적어도 제2 온도에서의 열 전도율의 크기, 또는 이들 둘 모두에 기초하여 결정될 수 있다.
일부 실시예에서, 열 전도율 센서로부터의 데이터는 샘플의 조성을 결정하기 위해 촉매 센서로부터의 데이터와 결합될 수 있다. 일부 이러한 실시예에서, 샘플의 조성은 제1 온도에서의 샘플의 열 전도율 대 제2 온도에서의 샘플의 열 전도율의 비율, 제1 온도에서의 촉매 센서 응답 대 제2 온도에서의 촉매 센서 응답의 비율, 하나 이상의 온도에서의 촉매 센서의 응답 대 하나 이상의 온도에서의 열 전도율 센서의 응답의 비율, 및 이들의 조합 중 하나 이상에 기초하여 결정될 수 있다.
검출기는 댐핑(예를 들어, 점성 댐핑)의 변화, 공진 주파수의 변화, 품질 인자의 변화, 대역폭의 변화, 댐핑 센서의 응답(예를 들어, 직렬 저항, 직렬 커패시턴스, 직렬 인덕턴스, 병렬 커패시턴스 또는 이들의 조합을 포함함)을 해석하기 위해 등가 회로 모델(ECM)을 사용하는 것에 의해 결정된 파라미터의 변화, 또는 샘플 내 분산된 댐핑 센서의 다른 속성 중 하나 이상을 결정하도록 구성된 댐핑 센서(예를 들어, 불활성 마이크로캔틸레버)를 더 포함할 수 있다. 점성 댐핑, 공진 주파수, 품질 인자, 대역폭, 직렬 저항, 직렬 커패시턴스, 직렬 인덕턴스, 및 병렬 커패시턴스의 변화는 댐핑 센서가 기준선 샘플(예를 들어, 공기)에 노출될 때 기준선 공진 속성을 기준으로 할 수 있다. 기준선 샘플에 노출될 때 댐핑 센서의 점성 댐핑, 공진 주파수, 품질 인자, 대역폭, 직렬 저항, 직렬 커패시턴스, 직렬 인덕턴스, 병렬 커패시턴스 및 이들의 조합은 본 명세서에서 기준선 공진 파라미터라고 지칭될 수 있다. 하나 이상의 속성은 샘플의 조성을 결정하는데 사용될 수 있다. 비 제한적인 예로, 공진 주파수의 변화 대 품질 인자의 변화의 비율은 샘플의 조성을 나타내는 것(예를 들어, 샘플 내 하나 이상의 관심 대상 분석물이 존재하는 것)일 수 있다. 일부 실시예에서, 댐핑 센서, 열 전도율 센서, 및 촉매 센서로부터 얻어진 데이터는 샘플의 하나 이상의 성분의 신원, 샘플의 조성, 및 샘플 내 성분의 농도 중 하나 이상을 결정하기 위해 결합될 수 있다. 추가적인 실시예에서, 검출기는 특정 분석물과 상호 작용하도록 제형화된 코팅을 포함하는 하나 이상의 마이크로캔틸레버 센서, 및 하나 이상의 특정 분석물과 상호 작용하도록 구성된 하나 이상의 금속 산화물 반도체 마이크로캔틸레버 센서를 포함할 수 있으며, 샘플의 하나 이상의 속성을 더 구별하는데 사용될 수 있다. 열 전도율 센서, 촉매 센서, 댐핑 센서, 하나 이상의 마이크로캔틸레버 센서(예를 들어, 코팅된 마이크로캔틸레버 센서) 및 하나 이상의 금속 산화물 반도체 마이크로핫플레이트 센서 각각으로부터의 응답은 (예를 들어, 샘플의) 온도, 압력, 상대 습도, 절대 습도 및 흐름률 중 하나 이상의 영향에 대해 보상될 수 있다.
일부 실시예에서, 처리 서브시스템은 샘플에 노출된 촉매 센서의 응답을 측정하기 위해 촉매 센서에 주기적으로 질의하고; 하나 이상의 인화성 가스가 존재하는 것을 나타내는 발열 라이트-오프 이벤트가 검출되면, 라이트-오프 온도는 후속 문단에서 설명하는 바와 같이 메모리 및 처리부에 저장된다. 발열 라이트-오프 이벤트가 검출되지 않으면, MOS 및 코팅된 마이크로캔틸레버 센서는 비-인화성 가스 응답이 있는지에 대해 검사될 수 있다. TC와 VD는 메모리에 저장되었을 수 있는 기준선 응답과 대비해 변화가 있는지에 대해 (각각 열 전도율 센서와 댐핑 센서로) 검사될 수 있다. 이러한 예비 응답은 이 응답을 관련 라이트-오프 온도(들)를 갖는 인화성 가스, 비-인화성 가스, 공기와 대비해 TC 및 VD에 변화가 있는지(즉, 샘플의 TC 및 VD가 공기와 유사한지 또는 유사하지 않은지), MOS 및 코팅 마이크로캔틸레버가 교차 감도를 갖는지 없는지로 파싱(parse)한다.
일부 실시예에서, 가스가 검출되지 않으면, 처리 서브시스템은 센서의 다음 질의 이전에 촉매 센서, 열 전도율 센서 및 댐핑 센서(예를 들어, 그 공진 주파수)에 대한 새로운 기준선을 수립한다. 센서는 이 시점까지 가스를 검출하고 파싱하는 데에만 이용된다는 것이 주목된다. 다시 말해, 응답의 크기는 샘플의 성분을 식별하는 데 의존하지 않을 수 있다. 그리하여, 일부 실시예에서, 센서 응답 크기의 열화뿐만 아니라 드리프트는 전체 분석에 영향을 미치지 않을 수 있다. 후속 처리의 결과는 크기 응답을 보상하고, 또한 결함이 보고되는 시점까지 센서 응답이 열화되었는지 여부를 결정하는 데 사용될 수 있다.
샘플에 적어도 하나의 성분(예를 들어, 가스)이 존재하는 것을 검출한 것에 응답하여, 처리 서브시스템은 저장된 기준선과 대비해 열 전도율 센서의 전력의 시프트를 측정하도록 트리거(triggered)될 수 있으며, 이 측정은 샘플의 열 전도율(TC)의 변화에 비례한다. TC 응답의 크기는 일반적으로 온도가 증가함에 따라 증가하여서, 일부 실시예에서는 고온에서 측정된 TC 값을 사용하여 TC 측정의 감도를 최대화하는 것이 유용하다는 것이 주목된다. 다시 말해, 일부 실시예에서, 열 전도율 센서의 감도를 증가시키기 위해 샘플의 열 전도율이 고온(예를 들어, 약 50℃ 초과, 예를 들어, 약 400℃ 초과)에서 측정될 수 있다. 온도에 따른 TC의 변화는 가스 유형에 따라 고유하고, 후속 처리에서 가스 식별자(identifier) 및 정량자(quantifier)로서 더 사용될 수 있다.
비-인화성 가스를 검출 및 식별하기 위해, 댐핑 센서의 공진 주파수(VD에 비례할 수 있음) 및 TC가 모니터링될 수 있고, 이전 측정값으로부터의 기준선 데이터와 비교될 수 있다. VD 또는 TC의 시프트가 검출되면 아래 설명된 바와 같이 추가적인 처리가 트리거될 수 있다.
처리 서브시스템은 샘플의 온도, 압력, 습도(상대 습도, 절대 습도 또는 둘 모두) 및 흐름률에 대해 센서를 보상할 수 있다. 센서 교정 데이터는 비 휘발성 메모리에 저장될 수 있다. 별도의 온도, 압력, 습도 및 흐름률 센서로부터의 데이터는 개별 센서를 보상하는데 이용될 수 있다. 대안적으로, 다른 마이크로캔틸레버는 온도, 압력, 습도 및 흐름률을 감지하는데 사용될 수 있다. 촉매 센서의 경우, 촉매 센서의 응답으로부터 열 전도율 센서의 응답을 감산하는 것은 열 전도율, 온도, 압력, 습도의 영향에 대해 및 가스 흐름의 영향에 대해 촉매 센서를 보상한다.
지금까지 설명된 바와 같이 데이터가 수집되고 처리되면 처리 서브시스템은 열 전도율 센서의 전력 시프트 대 댐핑 센서의 공진 주파수 시프트의 추출된 파라미터(예를 들어, 품질 인자(Q) 및 Rm (VD 및 밀도에 비례함)) 벡터의 크기 및 기울기(TC에 비례할 수 있음)를 결정할 수 있고; 벡터 크기는 가스 농도에 비례하고 벡터 기울기는 가스 신원의 지시자(indicator)이다. 다시 말해, 댐핑 센서의 점성 댐핑 또는 공진 주파수의 변화에 대한 열 전도율 센서의 전력의 변화(즉, 기준선과 대비해 샘플의 열 전도율의 변화)의 비율은 샘플의 조성을 결정하는데 사용될 수 있다. 일부 가스는 유사하거나 겹치는 TC 대 점성 댐핑 벡터와 벡터를 가지므로, 그리하여 발열 라이트-오프 온도와 크기의 존재 또는 비존재는 MOS 및 코팅된 마이크로캔틸레버 응답의 존재 또는 비존재와 함께 가스를 더 구별하는 데 이용된다. 예를 들어, 수소와 메탄은 유사한 기울기(즉, 열 전도율 센서의 전력의 변화 대 공진 주파수 또는 댐핑(예를 들어, 점성 댐핑)의 변화의 비율)를 갖지만 수소는 일반적으로 100℃ 미만의 라이트-오프 온도를 갖는 반면, 메탄은 일반적으로 400℃를 초과하는 라이트-오프 온도를 갖고, 정확한 온도는 촉매 센서에 사용된 촉매 조성에 따라 달라진다. 또한, 일부 실시예에서, 상이한 온도에서 다수의 라이트-오프 이벤트는 다수의 인화성 가스가 존재하는 것을 나타내는 것으로 고려된다. 헬륨은 수소와 메탄에 대해 유사한 TC 대 VD 벡터 기울기를 갖는 비-인화성 가스의 일례이지만, 헬륨은 비-인화성이기 때문에 발열 라이트-오프가 검출되지 않는다는 것으로 파싱된다. 인화성 및 비-인화성 가스를 더 정량하고 식별하는데 고유한 TC 대 온도 벡터가 이용될 수 있다.
샘플의 하나 이상의 성분이 식별되면, TC 대 VD 크기 데이터는 샘플 내 각각의 성분의 농도(예를 들어, 가스 농도)를 결정하기 위해 성분 유형에 의해 교정될 수 있다. 일부 실시예에서, 각각의 성분에 대해 센서를 교정하는 것은 크기 응답이 가스 유형에 의존할 수 있기 때문에 유익할 수 있다. 일부 실시예에서, 메모리는 식별된 특정 성분에 기초하여 샘플 내 하나 이상의 성분의 농도를 결정하는데 사용될 수 있는 교정 값을 포함할 수 있다. 성분의 농도는 교정 값, 댐핑 값(예를 들어, 점성 댐핑) 및 샘플의 열 전도율 값에 기초하여 결정될 수 있다. 샘플의 성분이 식별되고 정량되면 처리 서브시스템은, 결함을 검출하고, 센서를 보상하며, 필요에 따라 교정 데이터를 업데이트하기 위해 개별 센서 응답을 교차 상관시킬 수 있다. 예를 들어, 촉매 응답의 저하를 보상하기 위해 촉매 센서의 크기 응답은 TC 대 VD 벡터 크기(가스 농도)와 비교될 수 있다. TC 대 VD 벡터의 크기와 비교해 촉매 센서의 크기 응답이 사전 설정된 임계값 미만이면 촉매 센서의 결함이 보고될 수 있다.
최종 분석으로서, 모든 센서 응답은 다차원 분석에서 동시에 처리될 수 있고, 저장된 응답 데이터베이스 또는 지문과 비교될 수 있다. 가스 크로마토그래프(gas chromatograph: GC)와 같은 가스 분리 장치를 검출기에 앞서 사용하면 지문 응답의 시간 시퀀스를 사용하여 가스 식별 및 정량을 추가로 파싱할 수 있다.
이 실시예에서 전술된 처리는 응용에 의해 필요에 따라 주기적으로 반복될 수 있다. 처리 간에 시스템은 전력을 절약하기 위해 휴면 모드(sleep mode)로 들어가거나 전력 다운될 수 있다. 분석 결과는 통신 포트 또는 그래픽 사용자 인터페이스(graphical user interface: GUI)를 통해 보고되고 업데이트될 수 있다.
따라서, 예를 들어, 발열 라이트-오프 온도(들), 발열 열(exothermic heat), 제1 온도에서의 촉매 센서의 응답 대 촉매 센서의 제2 온도에서의 응답의 비율, 제1 온도에서의 촉매 활성, 제2 온도에서의 촉매 활성, 제1 온도에서의 촉매 활성 대 제2 온도에서의 촉매 활성의 비율, TC(예를 들어, 2개 이상의 온도에서의 열 전도율, 및 제1 온도에서의 열 전도율 대 제2 온도에서의 열 전도율의 비율), TC 대 온도, 댐핑(예를 들어, 점성 댐핑), 댐핑 센서의 공진 주파수 시프트, 품질 인자, 등가 회로 모델 파라미터 시프트, 및 MOS와 코팅된 마이크로캔틸레버 응답을 포함하는 다차원 직교 데이터 세트가 파싱되고 분석된다. 본 명세서에 설명된 시스템 및 방법은 많은 개별적인 센서 단점을 극복한다. 데이터를 결합하고 분석하면 유사한 2차원 특성을 갖는 가스를 구별할 수 있다. 최종 검출기 시스템은 강건하고, 민감하며, 정확하다.
도 1은 본 발명의 일부 실시예에 따른 검출기(100)의 전체 블록도이다. 일 예에서, 검출기(100)의 센서 구성 요소는 적어도 하나의 촉매 센서(112)(예를 들어, 촉매 마이크로핫플레이트 센서), 적어도 하나의 열 전도율 센서(114), 금속 산화물 반도체(MOS) 센서와 코팅된 마이크로캔틸레버 센서(115) 중 하나 이상의 센서, 댐핑 센서(116), 및 하나 이상의 환경 센서(118)를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 열 전도율 센서(114)는 샘플의 기준선 열 전도율을 측정하도록 구성된 기준 열 전도율 센서, 및 기준 열 전도율 센서와는 별개의 적어도 하나의 다른 열 전도율 센서를 포함한다. 일부 실시예에서, 촉매 센서(112), 열 전도율 센서(114), 금속 산화물 반도체 센서와 코팅된 마이크로캔틸레버 센서(115) 중 하나 이상의 센서, 댐핑 센서(116), 및 하나 이상의 환경 센서(118) 각각은 동일한 기판(예를 들어, 실리콘 기판) 상에 배치된다. 처리 서브시스템(140)(본 명세서에서 "서브시스템"이라고도 지칭됨)은 데이터 버스(122)를 통해 개별 센서(112, 114, 115, 116 및 118)와 통신하는 아날로그-디지털(A/D) 및 디지털-아날로그(D/A) 컨버터(120)와 인터페이스될 수 있다. 처리 서브시스템(140)은 중앙 처리 유닛(CPU)(124), 메모리(128)(소프트웨어, 데이터베이스, 기준선 데이터, 교정 데이터 등을 포함함), 통신 포트(130) 및 선택적으로 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)(126)를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 센서(112, 114, 115, 116, 118)의 일부 또는 전부와 분석되는 가스 샘플 사이에는 화염 역화 방지기(flame arrestor), 필터, 가스 전농축기(pre-concentrator) 및/또는 분리 장치(110)가 사용될 수 있다. 화염 역화 방지기는 인화성 환경에서 화재나 폭발이 일어나는 것을 방지하거나 그 가능성을 줄일 수 있다. 필터는 알려진 센서 오염을 완화하거나 제거하는데 사용될 수 있으며, 개선된 선택성을 제공하는데 사용될 수 있다. 결합된 필터 및 화염 역화 방지기는 센서(112, 114, 115, 116, 118)로 가스의 흐름 또는 샘플의 확산을 조절하도록 설계될 수도 있다. 일부 실시예에서, 가스 크로마토그래프, 펌프 시스템 또는 이 둘 모두와 같이 110으로 지시된 가스 전농축기 또는 분리 장치가 블록(110)에 도시된 바와 같이, 센서(112, 114, 115, 116, 118)가 노출되는 가스의 선택성을 개선시키기 위해 센서 디바이스에 앞서 사용될 수 있다.
본 명세서에서 설명된 바와 같이, 검출기(100)의 하나 이상의 구성 요소(예를 들어, 센서)는 샘플의 하나 이상의 속성(예를 들어, 적어도 하나의 관심 대상 분석물(예를 들어, 가스)의 존재, 샘플의 조성, 샘플 내 하나 이상의 분석물의 농도, 샘플의 평균 분자량 등)을 결정하는데 사용될 수 있다.
도 2a 및 도 2b는 각각 마이크로핫플레이트 센서(200)의 상면도 및 단면도이다. 도 2b는 도 2a의 절단선 B-B를 따라 취해진 마이크로핫플레이트 센서(200)의 단면도이다. 마이크로핫플레이트 센서(200)는 적어도 하나의 촉매 마이크로핫플레이트 센서(112)(도 1), 및 본 명세서에서 열 전도율 마이크로핫플레이트 센서로도 지칭될 수 있는 적어도 하나의 열 전도율 센서(114)(도 1)에 모두 사용될 수 있다. 다시 말해, 검출기(100)(도 1)는 촉매 마이크로핫플레이트 센서(112)(도 1)를 포함하는 적어도 하나의 마이크로핫플레이트 센서(200) 및 열 전도율 센서(114)(도 1)를 포함하는 적어도 다른 마이크로핫플레이트 센서(200)를 포함할 수 있다.
마이크로핫플레이트 센서(200)는 MEMS 제조 기술을 사용하여 실리콘 기판(210) 상에 제조될 수 있다. 테더(tether)(224)는 매달린 마이크로핫플레이트(226)를 지지할 수 있으며, 이는 직경이 약 50㎛ 내지 약 1,000㎛일 수 있다. 일부 실시예에서, 테더(224)는 질화실리콘, 이산화실리콘, 탄화실리콘, 다른 물질, 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 저항성 히터(218)는 마이크로핫플레이트(226)에 걸쳐 매달려 있으며, 마이크로핫플레이트(226)에 열을 제공하여 온도를 제어하도록 구성될 수 있다. 패시베이션 코팅(220)은 저항성 히터(218) 위에 놓일 수 있고 코팅 물질(222)은 패시베이션 코팅(220) 위에 놓일 수 있다. 코팅 물질(222)은 패시베이션 코팅(220)으로 저항성 히터(218)와 전기적 접촉으로부터 절연될 수 있다. 마이크로핫플레이트 센서(200)가 촉매 센서(112)(도 1)에 대응하는 실시예에서, 코팅 물질(222)은 예를 들어 팔라듐, 백금, 루테늄, 은, 이리듐, 다른 촉매 금속 또는 이들의 조합과 같은 촉매 물질을 포함할 수 있다. 코팅 물질(222)은 산화알루미늄(Al2O3), 산화마그네슘(MgO), 지르코니아(ZrO2), 세리아-안정화 지르코니아(CSZ), 다른 지지 물질 또는 이들의 조합과 같은 지지 물질을 더 포함할 수 있다. 마이크로핫플레이트 센서(200)가 열 전도율 센서(114)(도 1)를 포함하는 실시예에서, 코팅 물질(222)은 불활성 물질을 포함할 수 있다. 비 제한적인 예로, 불활성 코팅 물질(222)은 산화알루미늄(Al2O3)을 포함할 수 있다. 열 전도율 센서(114)의 다른 실시예에서, 코팅 물질(222)은 존재하지 않을 수 있다. 다른 실시예에서, 멤브레인형 마이크로핫플레이트(테더 없는 것, 도시되지 않음)가 이용될 수 있다.
실리콘 기판(210)은 실리콘 테더(224)와 마이크로핫플레이트(226) 사이 및 아래에 갭(212)을 포함할 수 있다. 갭(212) 및 테더(224)는 마이크로핫플레이트(226)로부터 기판으로의 열 손실을 최소화하거나 감소시키도록 구성될 수 있다. 다시 말해, 갭(212) 및 테더(224)는 기판(210) 및 테더(224)로부터 마이크로핫플레이트(226) 및 저항성 히터(218)를 열적으로 절연하는 것을 제공할 수 있고, 마이크로핫플레이트(226) 및 저항성 히터(218)에 근접하여 위치된 샘플로 열 전달을 증가시킬 수 있다. 저항성 히터(218)는 전기 전도성 물질을 포함할 수 있는 상호 연결부(216)로 접합 패드(214)에 전기적으로 결합될 수 있다.
저항성 히터(218)는 "i+" 및 "i-" 접합 패드(214)라고도 지칭될 수 있는 접합 패드(214)들 사이에 제공된 전류로 전력이 공급될 수 있다. 저항성 히터(218) 양단의 전압은 본 명세서에서 "켈빈(kelvin)" 접합 패드(219)("K+" 및 "K-")라고도 지칭될 수 있는 접합 패드(219)를 통해 감지될 수 있다. 접합 패드(219)와 관련된 상호 연결부(216)는 "켈빈 감지 라인(kelvin sense line)"이라고 지칭될 수 있다. 다른 실시예에서, 저항성 히터(218) 양단의 전압은 켈빈 감지 라인 없이 마이크로핫플레이트 센서(200) 내의 다른 어디에서도 측정될 수 있지만, 측정의 정확도를 향상시키기 위해서는 추가적인 보상이 필요할 수 있다.
온도에 비례하는, 마이크로핫플레이트(226)의 히터 저항, 및 히터 전력은 강제 전류 값 및 측정된 전압 값으로부터 계산될 수 있다. 비 제한적 예로, 저항성 히터(218)의 저항은 아래 수식 (1)에 제시된 바와 같이 옴의 법칙에 따라 결정될 수 있다:
R = V/I (1),
여기서 V는 (접합 패드(219)로 측정된) 저항성 히터(218) 양단의 전압이고, I는 접합 패드(214)를 통해 저항성 히터(218)에 인가된 전류이다. 저항성 히터로의 전력은 아래 수식 (2)에 따라 결정될 수 있다:
Figure 112021073523816-pat00001
(2),
여기서 P는 저항성 히터(218)로의 전력이고, I 및 V는 전술된 바와 같다.
설명된 마이크로핫플레이트 구조는 최소의 전도성 열 손실, 최소의 열-기계적 변형, 및 우수한 열 대칭성 및 균일성을 갖고 넓은 온도 범위에 걸쳐 낮은 전력 레벨(예를 들어, 약 5 mW 내지 약 50 mW)에서 동작하도록 최적화될 수 있다.
도 1, 도 2a 및 도 2b를 더 참조하면, 열 전도율 센서(114)(도 1)는 촉매 센서(112)(도 1)와 동일한 실리콘 웨이퍼 상에 제조될 수 있으며, 이는 열 전도율 센서(114)가 코팅 물질(222)을 포함하지 않을 수도 있고 또는 실질적으로 불활성인 코팅 물질(222)을 포함할 수도 있다는 것을 제외하고는 촉매 센서(112)와 동일한 특징을 포함할 수 있다. 열 전도율 센서(114)는 촉매 센서의 열 질량, 방사율 및/또는 열 전도율을 일치시키기 위해 및/또는 촉매 센서의 표면적을 추가로 증가시키기 위해 사용되는 비 촉매 코팅(예를 들어, 실질적으로 불활성인 코팅 물질)을 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 촉매 센서(112)(도 1) 및 열 전도율 센서(114)(도 1) 각각의 저항성 히터(218)는 처리 서브시스템(140)(도 1) 또는 제어기에 의해 미리 결정된 온도 단계(temperature step)들로 램프될 수 있고, 각각의 온도 단계를 달성하는 전력은 수식 (2)을 참조하여 전술된 바와 같이 저항성 히터(218)로의 전압 및 전류를 측정함으로써 모니터링될 수 있다. 일부 실시예에서, 중앙 처리 유닛(124)(도 1)은 적어도 하나의 열 전도율 센서가 샘플에 노출된 동안 적어도 하나의 열 전도율 센서(114)(도 1)의 온도를 미리 결정된 온도로 램프하도록 구성된 제어기를 포함한다. 미리 결정된 온도는, 적어도 약 400℃, 적어도 약 600℃, 적어도 약 800℃, 적어도 약 1,000℃ 또는 적어도 약 1,200℃일 수 있지만, 본 발명은 이로 제한되지는 않는다.
각각의 온도에서 전력이 측정될 수 있고, 이 전력은 열 전도율 센서(114)가 노출되는 샘플의 열 전도율과 상관될 수 있다. 따라서, 열 전도율 센서(114)는 미리 결정된 온도 단계들에 따라 램프될 수 있다. 일부 실시예에서, 미리 결정된 온도 단계는 2개 이상의 온도를 포함할 수 있다. 각각의 온도에서, 저항성 히터(218) 양단의 전압은 (예를 들어, 각각의 마이크로핫플레이트 센서(200)의 접합 패드(219)로) 측정될 수 있다. 마이크로핫플레이트 센서(200)에 제공된 알려진 전류로부터, 마이크로핫플레이트 센서(200)의 저항 및 전력은 (예를 들어, 각각 상기 수식 (1) 및 수식 (2)에 따라) 각각의 온도에 대해 결정될 수 있다.
기준 가스(예를 들어, 공기)와 대비해 열 전도율 또는 열 전도율의 변화는 열 전도율 센서(114)(도 1)에 의해 결정될 수 있다. 샘플(예를 들어, 샘플링된 가스)과 기준(예를 들어, 기준선) 가스 사이의 열 전도율의 차이는 아래 수식 (3)에 따라 결정될 수 있다:
ΔTC = TC(n) - TC(기준선) (3),
여기서 TC(n)은 열 전도율 센서가 특정 온도에 있는 동안 샘플에 노출된 열 전도율 센서(114)의 응답(예를 들어, 특정 온도를 유지하기 위해 열 전도율 센서(114)로 공급되는 전력)이고, TC(기준선)는 이전의 온도 램프로부터 열 전도율 센서(114) 데이터(예를 들어, 열 전도율 센서(114)가 기준선 또는 기준 샘플(예를 들어, 공기)에 노출될 때, 예를 들어, 특정 온도에서 TC(n)의 평균과 같은 기준선 데이터)의 열 응답, 기준 샘플에 노출된 기준 열 전도율 센서의 응답, 및 메모리에 저장된 기준선 데이터 중 하나 이상이고, ΔTC는 특정 온도에서의 기준선 값(TC(기준선))과 대비해 특정 온도에서의 열 전도율 센서(114)의 응답의 상대적인 변화이고, 본 명세서에서는 특정 온도에서의 열 전도율의 변화라고 지칭될 수 있다. 일반적으로 메모리에 저장된 기준선 데이터(TC(기준선)는 실험실에서 결정될 수 있고 또는 각각의 관심 대상 온도에 대해 이전 측정값으로부터 열 전도율 센서 또는 기준 열 전도율 센서의 응답의 평균값을 포함할 수 있다. 기준선 또는 기준 샘플은 공기, 산소, 질소, 일산화탄소, 메탄, 천연 가스, 에탄, 프로판, 다른 가스 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 기준선과 대비해 각각의 온도를 유지하는 전력의 변화(예를 들어, ΔTC의 값)는 기준선(예를 들어, 공기)과 대비해 샘플의 열 전도율의 변화를 나타내는 것일 수 있다. 일부 실시예에서, ΔTC는 2개 이상의 온도에서 결정될 수 있다. 일부 실시예에서, ΔTC는 온도 램프 동안 및 온도 간격에서 (예를 들어, 약 100℃마다, 약 50℃마다, 약 25℃마다, 약 10℃마다, 약 5℃마다 또는 심지어 약 1℃마다) 결정될 수 있다. 일부 실시예에서, 기준선 또는 기준 샘플은 검출기의 원하는 용도에 기초하여 선택될 수 있다. 비 제한적 예로, 검출기는 천연 가스의 함량을 결정하는데 사용될 수 있고, 이러한 센서의 기준선은 메탄 또는 천연 가스를 포함할 수 있다. 기준선과 대비해 열 전도율의 변화는 천연 가스의 조성의 변화에 대응할 수 있다. 따라서, 기준선은 검출기의 원하는 용도에 기초하여 선택될 수 있다.
일부 실시예에서, 이전의 기준 램프로부터, 메모리(128)에 저장되어 있는, 열 전도율 센서(114)로부터 기준선 이력 데이터는 열 응답(ΔTC)을 나타내는 신호를 생성하기 위해 현재 기준 램프로부터 감산될 수 있다. 열 전도율 센서(114)로부터 ΔTC 전력 측정값은 가스의 TC에 직접 비례할 수 있으며, 2개 이상의 온도에서 측정될 수 있다. 상대적으로 낮은 온도(예를 들어, 약 50℃ 내지 약 250℃) 및 또한 상대적으로 높은 온도(예를 들어, 약 400℃ 내지 약 800℃)에서 TC를 측정하는 것이 유리할 수 있다.
도 3a는 기준선(예를 들어, 공기)과 대비해 제1 온도에서의 여러 가스의 열 전도율의 변화 및 제2 온도에서의 가스의 열 전도율의 변화를 도시하는 그래프이다. 0의 열 전도율은 도시된 온도에서 공기의 열 전도율에 대응한다. 음의 열 전도율은 공기와 대비해 열 전도율의 음의 시프트(즉, 감소)를 나타내고, 양의 열 전도율은 공기와 대비해 열 전도율의 양의 시프트(즉, 증가)를 나타낸다. 열 전도율 센서(114)(도 1)는 가스에 노출되고 나서 각각의 가스의 공기와 대비해 열 전도율의 변화가 상기 수식 (3)에 따라 결정되었다. 도 3a는 제1 온도(200℃) 및 제2 온도(710℃)에서 다양한 가스에 대한 열 전도율 센서(114)의 응답을 도시한다. 도 3a에 도시된 바와 같이, 도시된 가스에서 공기와 대비한 열 전도율의 변화는 온도가 증가함에 따라 증가한다.
도 3b는 도 3a의 동일한 가스의 제1 온도(200℃)에서의 열 전도율의 변화 대 제2 온도(700℃)에서의 열 전도율의 변화를 도시하는 플롯이다. 도 3b에 도시된 데이터는 50% 하한 폭발 한계(lower explosive limit: LEL)의 농도의 메탄으로 정규화되었다. 점(0,0)은 분석물이 없는 공기의 TC에 대응한다. 도시된 각각의 가스는 50% LEL의 상대 밀도에 노출된 것이다. 측정값은 메탄의 경우 50% LEL로 정규화되었기 때문에 메탄 종점은 (50, 50)의 좌표에 나타난다. 각각의 가스의 원점과 종점 사이의 중간 점은 측정되는 가스에 센서가 노출될 때 시간에 따라 센서의 응답(예를 들어, 2개의 온도 각각을 유지하는 전력)을 나타낸다. 각각의 가스는 제1 온도에서의 기준선(공기)과 대비한 열 전도율의 변화 대 제2 온도에서의 기준선과 대비한 열 전도율의 변화의 고유한 기울기를 나타낸다. 본 명세서에서 사용된 "기준선과 대비한 열 전도율의 변화" 및 "열 전도율의 변화"라는 용어는 상호 교환 가능하게 사용된다. 본 명세서에 사용된 특정 온도에서의 열 전도율이란 특정 온도에서 기준선과 대비한 열 전도율의 변화를 포함한다.
따라서, 제1 온도에서의 열 전도율의 변화(즉, 제1 온도에서의 열 전도율 기준선과 대비해 열 전도율 센서가 제1 온도에 있을 때 샘플에 노출된 열 전도율 센서의 응답)(예를 들어, 제1 온도에서의 ΔTC) 대 제2 온도에서의 열 전도율의 변화(즉, 제2 온도에서의 열 전도율 기준선과 대비해 열 전도율 센서가 제2 온도에 있을 때 샘플에 노출된 열 전도율 센서의 응답)(예를 들어, 제2 온도에서의 ΔTC)의 비율은 가스 유형에 따라 고유할 수 있다. 따라서, 일부 실시예에서, 샘플의 조성은, 제1 온도에서의 열 전도율의 변화 대 제2 온도에서의 열 전도율의 변화의 비율에 적어도 부분적으로 기초하여 결정될 수 있다. 일부 실시예에서, 열 전도율 센서(114)는 상대적으로 낮은 제1 온도와 상대적으로 높은 제2 온도에 노출될 수 있고, 샘플의 열 전도율(또는 기준과 대비한 열 전도율의 변화)이 각각의 온도에서 결정될 수 있다.
도 3c는 복수의 가스에 대해 (열 전도율 센서(114)가 제1 온도에 있고 샘플에 노출될 때) 제1 온도에서의 열 전도율의 변화 대 (열 전도율 센서(114)가 제2 온도에 있고 샘플에 노출될 때) 제2 온도에서의 열 전도율의 변화의 비율과 소위 "k-인자" 사이의 관계를 나타내는 그래프이다. 각각의 가스에 대해, k-인자는 열 전도율 센서가 노출되는 가스의 농도(예를 들어, 하한 폭발 한계(LEL)의 퍼센트, 백만분율(ppm) 등으로 표시)를 (예를 들어, 700℃와 같은 제2 온도에서) 열 전도율 센서의 응답의 크기로 나눈 것과 동일할 수 있다. k-인자는 실험실에서 결정될 수 있고, 복수의 가스 각각에 대한 k-인자는 메모리(128)(도 1)에 저장될 수 있다. 일부 실시예에서, 샘플의 조성은 메모리(128)(도 1)에 저장되어 있을 수 있는 k-인자 및 제1 온도에서의 샘플의 열 전도율의 변화 대 제2 온도에서의 열 전도율의 변화의 비율에 기초하여 결정될 수 있다. 일부 실시예에서, 가스의 신원이 식별된 후, 그 농도는 각각의 k 값에 특정 온도에서의 열 전도율(예를 들어, 열 전도율 센서가 특정 온도에 있는 동안 샘플에 노출된 열 전도율 센서의 응답)을 곱함으로써 결정될 수 있다.
샘플 내 가스를 식별한 후, 일부 실시예에서, 샘플 내 가스의 농도는 제1 온도에서의 기준선과 대비한 열 전도율의 변화의 크기, 제2 온도에서의 기준선과 대비한 열 전도율의 변화의 크기, 또는 이들 둘 모두에 기초하여 추정될 수 있다. 일부 실시예에서, 가스의 농도는 제1 온도에서의 열 전도율의 변화의 크기 및 제2 온도에서의 열 전도율의 변화의 크기에 기초하여 결정될 수 있다. 도 3b를 참조하면, 각각의 가스는 주어진 농도에 대해 특정 크기를 나타낼 수 있다. 따라서, 도 3b에서 벡터의 길이는 샘플의 농도를 결정하기 위해 메모리(128)(도 1)에 저장된 교정 데이터(즉, k-인자)와 곱해질 수 있다.
도 3d는 제1 온도에서의 샘플의 열 전도율의 변화(예를 들어, 열 전도율 센서가 제1 온도에 있을 때 샘플에 노출된 열 전도율 센서의 응답과, 열 전도율 센서가 제1 온도에 있을 때 기준에 노출된 열 전도율 센서의 기준선 응답의 차이) 대 제2 온도에서의 샘플의 열 전도율의 변화(예를 들어, 열 전도율 센서가 제2 온도에 있을 때 샘플에 노출된 열 전도율 센서의 응답과, 열 전도율 센서가 제2 온도에 있을 때 기준에 노출된 열 전도율 센서의 기준선 응답의 차이)의 비율과 샘플의 평균 분자량 사이의 관계를 나타내는 그래프이다. 따라서, 일부 실시예에서, 샘플의 평균 분자량은 상기 비율에 기초하여 결정될 수 있다. 일부 실시예에서, 샘플 내 하나 이상의 가스의 존재와 하나 이상의 가스의 농도 중 하나 또는 둘 모두는 평균 분자량에 적어도 부분적으로 기초하여 결정될 수 있다. 도 3d에서 제1 온도는 200℃이고 제2 온도는 700℃이다.
도 4는 열 전도율 센서(114)(도 1)를 사용하여 샘플의 하나 이상의 속성(예를 들어, 샘플의 조성)을 결정하는 방법(400)을 도시한 간략화된 흐름도이다. 방법(400)은 열 전도율 센서가 제1 온도에 있는 동안 열 전도율 센서를 샘플에 노출시키는 것을 포함하는 단계(402); 열 전도율 센서가 제2 온도에 있는 동안 샘플의 열 전도율을 결정하는 것을 포함하는 단계(404); 열 전도율 센서가 제1 온도보다 더 높은 제2 온도에 있는 동안 열 전도율 센서를 샘플에 노출시키는 것을 포함하는 단계(406); 열 전도율 센서가 제2 온도에 있는 동안 샘플의 열 전도율을 결정하는 것을 포함하는 단계(408); 열 전도율 센서가 제1 온도에 있을 때 샘플의 열 전도율 대(versus) 열 전도율 센서가 제2 온도에 있을 때 샘플의 열 전도율의 비율을 결정하는 것을 포함하는 단계(410); 및 상기 비율의 값에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 샘플에 하나 이상의 가스가 존재하는지를 식별하는 것을 포함하는 단계(412)를 포함한다.
단계(402)는 열 전도율 센서가 제1 온도에 있는 동안 열 전도율 센서를 샘플에 노출시키는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 열 전도율 센서는 도 2a 및 도 2b를 참조하여 전술된 마이크로핫플레이트 센서(200)와 실질적으로 동일한 것일 수 있다. 제1 온도에서 열 전도율 센서는 관심 대상 분석물을 포함하는 샘플에 노출될 수 있다. 약 150℃와 약 250℃ 사이의 온도에서 물리적 흡착된 화학 종, 특히 H 2 O의 제1 탈착(desorbing)은 피독 화학 반응이 일어날 수 있는 고온으로 램프되기 전에 수행되어, 촉매 코팅을 보존한다. 일부 실시예에서, 열 전도율 센서(114)가 상대적으로 낮은 온도(약 50℃ 내지 약 250℃) 및 또한 상대적으로 높은 온도(약 300℃ 내지 약 800℃, 예를 들어, 약 400℃ 내지 약 800℃)에 있는 동안 TC를 측정하는 것이 유리할 수 있다. 제1 온도는 물이 열 전도율 센서(114) 상에서 물리적으로 흡착될 수 있는 온도를 초과하도록 선택될 수 있다. 일부 실시예에서, 제1 온도는 약 200℃ 내지 약 250℃, 예를 들어, 약 200℃이도록 선택될 수 있다. 일부 이러한 실시예에서, 제1 온도는 물의 비등점(boiling point)을 초과하도록 선택된다.
단계(404)는 열 전도율 센서가 제1 온도에 있는 동안 샘플의 열 전도율을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 열 전도율(예를 들어, 기준선과 대비한 열 전도율의 변화)은 상기 수식 (3)에 기초하여 결정될 수 있다. 비 제한적인 예로, 제1 온도를 유지하기 위한 열 전도율 센서의 전력이 측정될 수 있다. 열 전도율 센서가 기준 샘플에 노출될 때 제1 온도를 유지하기 위한 전력(예를 들어, 기준선 값)은 열 전도율 센서가 샘플에 노출될 때 제1 온도를 유지하기 위한 전력으로부터 감산될 수 있다. 그 차이는 기준선(예를 들어, 공기)과 대비한 샘플의 열 전도율의 변화에 비례할 수 있다. 다시 말해, 그 차이는 기준의 열 전도율과 대비한 샘플의 열 전도율의 차이에 대응할 수 있다.
단계(406)는 열 전도율 센서가 제1 온도보다 더 높은 제2 온도에 있는 동안 열 전도율 센서를 샘플에 노출시키는 것을 포함할 수 있다. TC는 일반적으로 온도가 증가함에 따라 증가하고; 그리하여 고온에서 측정이 수행되면 더 큰 응답을 제공하여 시스템 감도를 증가시킨다. 따라서, 일부 실시예에서, 제2 온도는 약 400℃를 초과하도록 선택될 수 있다. 제2 온도는 약 300℃ 내지 약 800℃이도록 선택될 수 있는데, 예를 들어, 약 300℃ 내지 약 400℃, 약 400℃ 내지 약 600℃, 약 600℃ 내지 약 700℃, 또는 약 700℃ 내지 약 800℃이도록 선택될 수 있다.
단계(408)는 열 전도율 센서가 제2 온도에 있는 동안 샘플의 열 전도율을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 열 전도율 센서가 제2 온도에 있는 동안 샘플의 열 전도율을 측정하는 것은 열 전도율 센서가 단계(404)를 참조하여 전술된 제1 온도에 있는 동안 샘플의 열 전도율을 결정하는 것과 실질적으로 동일한 방식으로 수행될 수 있다. 예를 들어, 제2 온도를 유지하기 위한 열 전도율 센서의 전력이 측정되고 나서 이 전력은, 열 전도율 센서가 기준 샘플에 노출되었을 때 제2 온도를 유지하는 전력(예를 들어, 기준선 값)과 비교할 수 있다. 그 차이는 기준선(예를 들어, 공기)과 대비한 샘플의 열 전도율의 변화에 비례할 수 있다.
단계(410)는 열 전도율 센서가 제1 온도에 있을 때의 기준선과 대비한 샘플의 열 전도율의 변화 대(versus) 열 전도율 센서가 제2 온도에 있을 때의 기준선과 대비한 샘플의 열 전도율의 변화의 비율을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 이 비율은 아래 수식 (4)에 따라 결정될 수 있다:
RTC = TCT1/TCT2 (4),
여기서 RTC는 비율이고, TCT1은 제1 온도에서의 열 전도율의 변화이고, TCT2는 제2 온도에서의 열 전도율의 변화이다. 일부 실시예에서, TC1은 제1 온도에서의 ΔTC와 동일하고, TC2는 상기 수식 (3)에 따라 제2 온도에서의 ΔTC와 동일하다.
단계(412)는 비율의 값에 적어도 부분적으로 기초하여 샘플 내 하나 이상의 분석물의 신원을 식별하는 것을 포함한다. 일부 실시예에서, 및 도 3b를 참조하면, 비율의 값은 샘플에 하나 이상의 성분(예를 들어, 가스)이 존재하는지를 나타낼 수 있다. 일부 실시예에서, 방법(400)은 샘플 내 하나 이상의 가스의 농도를 결정하는 단계를 더 포함한다. 하나 이상의 가스의 농도는 제1 온도에서의 열 전도율의 변화, 제2 온도에서의 열 전도율에서의 변화, 또는 둘 모두 중 하나 이상에 기초하여 결정될 수 있다. 일부 실시예에서, 가스의 농도는 아래 수식 (5)에 기초하여 결정될 수 있다:
C = k
Figure 112021073523816-pat00002
((TCT1)2 + (TCT2)2)1/2 (5),
여기서 k는 전술된 바와 같이 경험적으로 결정된 k-인자이고, C는 가스의 농도이고, TCT1은 제1 온도에서의 샘플의 열 전도율의 변화이고, TCT2는 제2 온도에서의 샘플의 열 전도율의 변화이다. 보다 일반적으로, n개의 파라미터(P)의 크기를 사용할 때, 농도는 아래 수식 (6)에 따라 결정될 수 있다:
C = k
Figure 112021073523816-pat00003
((P1)2 + (P2)2 + ... (Pn)2)1/2 (6),
그리하여 단일 파라미터인 TCT1만을 사용하는 경우 농도는 C = k((TCT1)2)1/2 = kTCT1에 의해 결정될 수 있다. 일부 실시예에서, 샘플 내 하나 이상의 가스의 농도를 결정하는데 사용될 수 있는 파라미터들은 댐핑 센서의 공진 주파수의 변화, 댐핑 센서의 품질 인자의 변화, 댐핑 센서의 직렬 저항의 변화(ΔRm), 제1 온도에서의 열 전도율의 변화, 제2 온도에서의 열 전도율의 변화, 제1 온도에서의 촉매 활성, 제2 온도에서의 촉매 활성, 제1 온도에서의 반응성, 제2 온도에서의 반응성, 다른 파라미터 또는 이들의 조합을 포함한다.
일부 실시예에서, 샘플 내 하나 이상의 가스의 존재는 온도의 함수로서 샘플의 열 전도율의 변화에 의해 결정될 수 있다. 예를 들어, 도 5a를 참조하면, TC 대 온도의 그래프는 가스 유형에 따라 고유한, 여러 가스의 TC 대 온도 벡터를 나타내는 것으로 도시된다. 일부 실시예에서, 일부 가스는 열 전도율 대 온도의 비율, 하나 이상의 온도에서의 열 전도율, 또는 둘 모두에 기초하여 구별될 수 있다. TC 대 온도의 데이터는 상기 수식 (3)을 참조하여 앞서 논의된 온도 램프 동안 열 전도율 센서(114)(도 1)로부터 수집될 수 있다. 가스에 따라 고유한 TC 대 온도 벡터의 기울기 및 크기는 샘플링된 가스를 식별하고 정량하기 위한 추가적인 분석 차원으로 사용될 수 있다. 도 5b는 일부 가스의 열 전도율과 온도 사이의 관계를 나타내는 다른 그래프이다. 도 5b에서, 테스트된 모든 온도에서 메탄 트레이스(trace)는 공기의 것보다 높게 유지되는 반면, 프로판 트레이스는 낮은 온도에서는 공기 아래에서 시작하지만 램프의 중간에서 공기와 교차하는 것을 볼 수 있다. 이 교차 특징과 관련된 온도 및 다른 특징은 가스를 식별하는 데 사용될 수 있는 반면, (보통 순수한 공기의 기준선 TC 값으로부터의 변화와 대비해) TC 측정값의 크기는 공기 내에 존재하는 가스의 농도를 정량하는 데 사용될 수 있다.
샘플의 TC를 측정하는데 다수의 방법이 있다. 하나의 방법은 목표 온도(예를 들어, 700℃)에서 센서(예를 들어, 열 전도율 센서(114)(도 1))를 유지하고 이 온도를 유지하는 데 필요한 전력을 측정하는 것이고, 여기서 더 높은 전력은 센서로부터 가스로 및 그 반대로 전도되는 것으로 인해 손실되는 에너지가 더 높기 때문에 더 높은 열 전도율과 상관된다. 다른 방법은 TC를 측정하는 동안 센서 온도를 램프시키는 것을 수반한다. 도 5a 및 도 5b에 도시된 바와 같이, 온도에 따른 TC 변화는 가스 유형에 따라 고유하다. 그리하여, 다수의 온도에서 TC를 측정하는 것은 도 3a, 도 3b, 도 5a 및 도 5b에 도시된 것과 같은 가스별 센서 출력을 생성할 수 있다.
가스의 열 전도율이 공기의 TC와 교차하는 온도는 추가적인 방식으로 활용될 수 있다. 예를 들어, 수증기의 TC는 약 290℃(도 5a의 563K)에서 공기의 TC와 교차된다. 290℃에서 TC 측정을 하면 TC 측정에서 습도의 영향을 줄이거나 심지어 실질적으로 제거할 수 있다. 대안적으로, 별도의 습도 측정이 다른 온도에서 이루어진 측정을 보상하는데 사용될 수 있어서, 공기와 공기-가스 혼합물의 TC가 교차하는 온도가 가스 식별자로서 사용될 수 있다.
일부 실시예에서, 일부 가스는 제1 온도에서의 열 전도율의 변화 대 제2 온도에서의 열 전도율의 변화의 비율과 유사한 비율, 제1 온도 및/또는 제2 온도에서의 열 전도율 변화의 크기, k-인자, 또는 온도와 열 전도율 사이의 관계를 나타낼 수 있다. 일부 이러한 실시예에서, 샘플의 적어도 하나의 속성은 촉매 센서(112)(도 1)로부터 수신된 하나 이상의 응답에 기초하여 결정될 수 있다. 일부 실시예에서, 촉매 센서(112)(도 1)는 도 4와 관련하여 전술된 바와 같이, 열 전도율 센서(114)(도 1)가 노출되는 온도와 동일한 온도를 포함하는 온도 램프에 노출될 수 있다. 촉매 센서(112)로부터의 기준선 데이터는 복수의 온도의 각각의 온도에서 촉매 센서(112)의 기준선 응답과 대비해 촉매 센서의 응답의 변화(예를 들어, 촉매 열적 응답의 변화(Delta Cat))를 나타내는 신호를 생성하기 위해 각각의 새로운 측정으로부터 아래 수식 (7)에 따라 감산될 수 있다:
Delta Cat = Cat(n) - Cat(기준선) (7),
여기서 Delta Cat은 촉매 센서(112)의 응답의 상대적인 변화(예를 들어, 기준선과 대비해 촉매 센서(112)로 공급되는 전력의 변화)이고, Cat(n)은 샘플에 노출된 촉매 센서(112)의 응답(예를 들어, 촉매 센서(112)가 샘플에 노출되는 동안 미리 결정된 온도를 유지하는 전력)이고, Cat(기준선)은 기준선 또는 기준 가스(예를 들어, 공기)에 노출된 촉매 센서(112)의 응답과 메모리에 저장된 데이터(예를 들어, 교정 데이터) 중 하나 이상이다. Delta Cat은 본 명세서에서 샘플에 노출된 것에 응답하여 특정 온도에서 촉매 센서(112)의 "촉매 활성"이라고 지칭될 수 있다. Cat(n)은 본 명세서에서 특정 온도에서 샘플에 노출된 촉매 센서(112)의 "촉매 응답" 또는 촉매 센서(112)의 응답이라고 지칭될 수 있다. 촉매 센서(112)로부터의 기준선 데이터는 본 명세서에서 "촉매 기준선" 또는 "기준선 촉매 응답"이라고 지칭될 수 있다. Cat(기준선)은 촉매 센서(112)가 기준 샘플에 노출될 때 관심 온도에서 촉매 센서(112)의 저항성 히터(218)(도 2a, 도 2b)의 온도를 유지하는 전력의 이력 평균값을 포함할 수 있고, 각각의 온도 램프 동안 계속적으로 업데이트될 수 있다. Delta Cat, Cat(n) 및 Cat(기준선) 값은 복수의 온도의 각각의 온도에 대해 결정될 수 있다. 기준선 데이터는 열 전도율 센서(114) 및 촉매 센서(112) 각각에 대해 온도 램프의 각각의 온도를 유지하는 전력 값을 포함할 수 있다. 따라서, 기준선 데이터는 메모리(128)(도 1)에 저장될 수 있고, 촉매 센서(112)의 이전의 온도 램프로부터의 이력 전력 대 온도 데이터로 구성될 수 있다.
Delta Cat(촉매 센서(112)의 촉매 활성) 값은 온도 램프 동안 각각의 온도에서 결정될 수 있다. 따라서, Delta Cat은 촉매 센서(112)가 샘플에 노출되는 동안 촉매 기준선과 대비해 촉매 센서(112)의 주어진 온도를 유지하는 전력, 또는 촉매 센서(112)가 기준 가스에 노출될 때 주어진 온도를 유지하는 전력의 차이에 대응할 수 있다. 일부 실시예에서, 0에서 벗어나거나 미리 결정된 임계값을 초과하는 크기를 갖는 Delta Cat 값은 샘플의 반응성을 나타내는 것일 수 있고, 예를 들어 촉매 센서(112) 상의 반응(즉, 발열 반응), 촉매 센서(112)와 접촉하는 분석물의 반응 개시(예를 들어, 점화) 온도, 또는 둘 모두에 대응할 수 있다. 다수의 촉매 센서가 또한 이용될 수 있고, 일부 촉매 센서는 상이한 감도를 갖는 상이한 촉매 제제(catalyst formulation)를 가질 수 있다.
촉매 센서(112) 및 열 전도율 센서(114)(도 1)는 센서 측정 정확도를 향상시키기 위해 시간적으로 상관된 측정값을 얻기 위해 동시에 램프될 수 있다.
ΔTC 측정값(수식 (3))은 Delta Cat 측정값(수식 (7))으로부터 감산될 수 있으며, 결과 차이는, 아래 수식 (8)에 도시된 바와 같이 샘플의 반응성에 비례하는 신호 응답(예를 들어, 촉매 센서에서 생성된 발열 열)을 생성한다:
Exo(새로운) = Delta Cat-ΔTC (8),
여기서 Exo(새로운)는 촉매 센서 상에 생성되거나 촉매 센서로부터 제거되는 열에 비례하는 신호 응답이고, Delta Cat 및 ΔTC는 이전에 설명된 바와 같다. Exo(새로운)는 본 명세서에서 샘플의 반응성 또는 촉매 센서(112)의 발열 응답이라고 지칭될 수 있다. 본 명세서에서 사용된 "발열 응답"이라는 용어는 촉매 센서의 촉매 활성과, 열 전도율 센서가 제1 온도에 있을 때 열 전도율 센서의 기준선 응답과 비교해 열 전도율 센서가 제1 온도에 있을 때 샘플에 노출된 열 전도율 센서의 응답의 변화 사이의 차이를 의미하고 포함한다.
Delta Cat 신호로부터 ΔTC 신호를 감산하면 테스트 중인 가스의 온도, 압력, 습도(절대 습도 및 상대 습도), 및 흐름 변화의 영향에 대해 Delta Cat 신호를 보상할 수 있다. Exo(새로운)는 응답이 결정되는 각각의 온도에서 열 전도율 센서(114)와 촉매 센서(112) 사이의 응답(예를 들어, 신호)의 차이에 대응할 수 있다. 따라서, Exo(새로운) 값이 명목 값으로부터 벗어나는 경우(예를 들어, Exo(새로운) 값이 0이 아니거나 미리 결정된 임계값을 초과하는 경우)는 발열 반응, 반응 개시, 또는 둘 모두에 대응할 수 있다. 일부 실시예에서, 라이트-오프의 온도는 검출된 가스 유형의 다른 식별자이다. 상이한 온도에서 다수의 라이트-오프는 샘플에 존재하는 다수의 인화성 가스를 나타낸다.
발열 반응(예를 들어, 발열 이벤트) 또는 반응 개시의 검출은 후속 처리 및 분석을 위해 제로 시간(T0)을 수립하는 인화성 가스 트리거로서 사용될 수 있다. 전술한 바와 같이, 종래의 센서에서, 촉매 센서(112)(도 1)의 응답의 크기는 시간과 피독에 따라 열화될 수 있다. 일부 실시예에서, 전술한 방법에 따라 인화성 가스가 존재하는지를 결정하는 것은 촉매 피독과 독립적일 수 있다. 다시 말해, 촉매 센서로부터의 트리거는 촉매 센서로부터의 응답 크기와 독립적일 수 있으며, 후속 처리에서 사용되는 라이트-오프 온도 데이터와 함께 라이트-오프로부터의 이진 예/아니오 트리거에 대응할 수 있다. 다시 말해, Exo(새로운)(수식 (8)) 값이 예를 들어 미리 결정된 임계값(예를 들어, 0이 아닌 값)을 초과하거나 또는 촉매 센서(112)의 응답과 열 전도율 센서(114)의 응답 사이의 차이를 초과하는 것을 결정하는 것에 의해 인화성 가스가 존재하는 것으로 결정한 것에 응답하여, 처리 서브시스템(140)(도 1)은 샘플의 분석을 수행하도록 트리거될 수 있다. 일부 이러한 실시예에서, 처리 서브시스템(140)은 기준선 열 전도율 및 기준선 촉매 응답(예를 들어, Cat(기준선))이 촉매 마이크로핫플레이트(112) 및 열 전도율 센서(114)의 응답의 차이를 검출하기 바로 전에 측정된 각각의 열 전도율 센서(114) 및 촉매 센서(112)로부터의 가장 최근의 측정값(출력)이라고 결정할 수 있다. 일부 이러한 실시예에서, 처리 서브시스템(140)에 의한 분석은 기준선 데이터가 연속적으로 업데이트되기 때문에 촉매 피독에 의해 실질적으로 영향을 받지 않을 수 있다. 촉매 응답의 크기가 후속 처리로부터의 데이터로 보상되고 교정될 수 있는 방식은 나중에 제시될 것이다.
도 6은 본 발명의 일부 실시예에 따라 샘플의 조성을 결정하는 방법(600)을 도시한 간략화된 흐름도이다. 일부 실시예에서, 방법(600)은 도 4를 참조하여 전술한 방법(400)과 동시에 수행될 수 있다. 방법(600)은 도 4를 참조하여 전술한 열 전도율 센서(114)(도 1)의 응답을 결정하는데 사용된 2개 이상의 온도와 동일한 온도일 수 있는 2개 이상의 온도에서 촉매 센서(112)(도 1)의 응답을 결정하는 단계를 포함한다. 방법(600)은 촉매 센서가 제1 온도에 있는 동안 촉매 센서를 가스에 노출시키는 것을 포함하는 단계(602); 촉매 센서가 제1 온도에 있는 동안 샘플에 노출된 촉매 센서의 응답을 결정하는 것을 포함하는 단계(604); 촉매 센서가 제2 온도에 있는 동안 촉매 센서를 샘플에 노출시키는 것을 포함하는 단계(606); 촉매 센서가 제2 온도에 있는 동안 샘플에 노출된 촉매 센서의 응답을 결정하는 것을 포함하는 단계(608); 및 제1 온도와 제2 온도 중 하나의 온도 또는 둘 모두의 온도에서 촉매 센서의 응답에 적어도 부분적으로 기초하여 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 것을 포함하는 단계(610)를 포함할 수 있다.
단계(602)는 촉매 센서가 제1 온도에 있는 동안 촉매 센서를 샘플에 노출시키는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 단계(602)는 열 전도율 센서(114)(도 1)가 노출되는 제1 온도와 동일한 온도에 대응할 수 있는 제1 온도에 촉매 센서가 있는 동안 촉매 센서를 샘플에 노출시키는 것을 포함한다. 일부 실시예에서, 촉매 센서가 약 200℃와 약 250℃ 사이의 온도에 있는 동안 촉매 센서는 샘플에 노출될 수 있다.
단계(604)는 촉매 센서가 제1 온도에 있는 동안 샘플에 노출된 촉매 센서의 응답을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 단계(604)는 예를 들어, 각각 위의 수식 (7) 및 수식 (8)에 따라 결정될 수 있는 촉매 센서의 촉매 활성 및 촉매 센서의 발열 응답을 결정하는 것을 포함한다. 단계(606)는 촉매 센서가 제2 온도(예를 들어, 약 700℃)에 있는 동안 촉매 센서를 샘플에 노출시키는 것을 포함할 수 있고, 단계(608)는 촉매 센서가 제2 온도에 있는 동안 샘플에 노출된 것에 응답하여 촉매 센서의 응답을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 단계(608)는 제2 온도에서 샘플에 노출된 촉매 센서의 촉매 활성 및 촉매 센서의 발열 응답을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 제2 온도는 열 전도율 센서(114)(도 1)가 도 4를 참조하여 전술한 단계(406)에서 노출되는 온도와 동일한 제2 온도에 있도록 선택될 수 있다.
일부 실시예에서, 단계(602) 내지 단계(608)는 도 4를 참조하여 전술한 단계(402) 내지 단계(406)와 동시에 수행될 수 있다.
단계(610)는 제1 온도와 제2 온도 중 하나의 온도 또는 둘 모두의 온도에서 촉매 센서의 응답에 적어도 부분적으로 기초하여 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 적어도 하나의 속성을 결정하는 것은, 제1 온도에서의 촉매 센서의 촉매 활성, 제2 온도에서의 촉매 센서의 촉매 활성, 제1 온도에서의 발열 응답(제1 온도에서의 샘플의 반응성), 제2 온도에서의 발열 응답(제2 온도에서의 샘플의 반응성), 제1 온도에서의 촉매 활성 대 제2 온도에서의 촉매 활성의 비율, 및 제1 온도에서의 발열 응답과 제2 온도에서의 발열 응답의 비율에 기초하여 적어도 하나의 속성을 결정하는 것을 더 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 가스 신원(예를 들어, 샘플 내 적어도 하나의 성분의 존재)은 제1 온도에서의 촉매 센서의 응답 대 제2 온도에서의 응답의 비율에 적어도 부분적으로 기초하여 결정될 수 있다. 비 제한적인 예로, 가스는 제1 온도에서의 Exo(새로운)의 값 대 제2 온도에서의 Exo(새로운)의 값에 적어도 부분적으로 기초하여 식별될 수 있다.
이제 도 1, 도 7a, 및 도 7b를 참조하면, 검출기(100)는 댐핑 센서(예를 들어, 불활성 마이크로캔틸레버)(116) 및 코팅된 마이크로캔틸레버 센서(115)를 더 포함할 수 있다. 본 명세서에서 사용된 "불활성 마이크로캔틸레버"란 실질적으로 불활성인 코팅 물질(즉, 샘플과 실질적으로 상호 작용(예를 들어, 반응)하지 않는 코팅 물질) 또는 코팅 물질이 없는 마이크로캔틸레버 중 어느 것을 포함하는 마이크로캔틸레버를 의미하고 포함한다. 제조 프로세스에 따라, 댐핑 센서(116) 및 코팅된 마이크로캔틸레버 센서(115)는 열 전도율 센서(114) 및 촉매 센서(112)와 동일한 실리콘 웨이퍼 상에 또는 별도의 기판 상에 제조될 수 있다. 다양한 크기, 형상 및 물질의 다수의 마이크로캔틸레버가 이들이 동작하도록 설계된 환경에서 리던던시 및 응답 최적화를 위해 이용될 수 있다. 특정 분석물에 대한 감도를 향상시키기 위해, 마이크로캔틸레버의 자유 단부(730)에 코팅 물질(364)이 도포될 수 있다.
도 7a 및 도 7b는 마이크로캔틸레버 센서(700)의 각각의 상면도 및 단면도이다. 마이크로캔틸레버 센서(700)는 도 1을 참조하여 전술한 댐핑 센서(116) 및 코팅된 마이크로캔틸레버 센서(115)에 대응할 수 있다. 마이크로캔틸레버 센서(700)는 MEMS 제조 기술을 이용하여 실리콘 기판(760)(열 전도율 센서(114) 및 촉매 센서가 상부에 형성된 실리콘 기판(210)(도 2a, 도 2b)과 동일한 기판일 수 있음) 상에 제조될 수 있다. 도 7a에 도시된 마이크로캔틸레버 센서(700)는 자유 단부(730)에서 연결된 2개의 빔을 형성하기 위해 베이스 단부 근처의 기판(760)에 갭(710)을 갖는 이중 빔 캔틸레버이다. 캔틸레버의 자유 단부(730)를 매달기 위해 캔틸레버 주위 및 아래에 베이스 실리콘 물질(762)(예를 들어, 기판)이 또한 에칭되고, 이에 의해 샘플과의 상호 작용에 응답하여 마이크로캔틸레버(700)의 자유 단부(730)가 이동하고 진동하게 된다. 도 7a는 마이크로캔틸레버(700)가 갭(710)을 포함하는 것을 도시하지만, 본 발명은 이로 제한되지 않으며 일부 실시예에서 마이크로캔틸레버는 갭을 포함하지 않을 수 있다. 도 7a 및 도 7b는 마이크로캔틸레버(700)가 이중 빔 마이크로캔틸레버, 단일 빔 마이크로캔틸레버 또는 다른 형상의 마이크로캔틸레버(도시되지 않음)가 또한 이용될 수 있다는 것을 도시한다. 마이크로캔틸레버 센서(700)는 압전 소자(piezoelectric element)(740)에 연결된 접합 패드(724)를 통해 전압을 인가함으로써 구동(예를 들어, 진동)될 수 있다. 진동 또는 굴곡(flexure)은 동일한 압전 소자로 감지될 수 있고, 또는 다른 쌍의 접합 패드(724)에 전기적으로 결합될 수 있는 압저항 소자(piezoresistive element)(756)로 감지될 수 있다. 압전 소자(740)는 실리콘 층의 일측 상에 질화알루미늄, 산화아연 또는 PZT의 얇은 층이 배치된 실리콘 층을 포함할 수 있다. 산화아연은 예를 들어 스퍼터링 프로세스를 사용하여 마이크로캔틸레버 센서(700) 상에 증착될 수 있다. PZT는 예를 들어 졸-겔 프로세스를 사용하여 마이크로캔틸레버 센서(700) 상에 증착될 수 있다. 다른 예에서, 압전 소자(740)는 질화실리콘 층의 일측 상에 압전 막이 패터닝된 질화실리콘 층을 포함한다. 금 또는 백금과 같은 금속의 2개의 얇은 층이 패터닝된 압전 소자(740)의 각각의 측면 상에 위치되어 압전 소자(740)에 전기적 접촉을 제공할 수 있다.
또 다른 예에서, 마이크로캔틸레버 센서(700)는 그 고정 단부 근처에 압저항 소자(756)를 포함한다. 압저항 소자(756)는 마이크로캔틸레버 센서(700)의 진동을 검출하는 데 사용될 수 있고, 압전 감지 및 구동을 사용하는 대신에 (즉 압전 소자(740)를 구동 소자 및 감지 소자로 사용하는 대신에) 마이크로캔틸레버 센서(700)의 진동을 열적으로 여기(excite)시키는 데에도 사용될 수 있다. 압저항 소자(756)는 단결정 실리콘 층과 압저항 층 사이에 이산화실리콘과 같은 유전체 층이 위치된 다결정 실리콘을 증착함으로써 단결정 실리콘 층 상에 형성될 수 있다. 다른 예에서, 압저항 소자는 단결정 실리콘 캔틸레버의 표면에 또는 그 근처에 형성된다. 또 다른 예에서, 압저항 소자(756)는 박막 금속을 포함한다.
일부 실시예에서, 마이크로캔틸레버 센서(700)는 마이크로캔틸레버 센서(700)의 자유 단부(730)의 표면 상에 또는 그 근처에 저항성 히터(758)를 포함한다. 저항성 히터(758)는 압저항 소자(740)에 대해 설명된 것과 유사한 프로세스를 사용하여 형성될 수 있다. 저항성 히터(758)는, 상승된 온도에서 측정을 수행하기 위해 마이크로캔틸레버 센서(700)를 가열하고, 클리닝을 위해 마이크로캔틸레버(700)를 가열하고, 마이크로캔틸레버(700)의 온도를 감지하는데 사용될 수 있고, 또한 샘플 내 하나 이상의 관심 대상 분석물과 코팅 물질(764) 사이에 분석물 반응을 개시하기 위해 코팅 물질(764)을 가열하는데 사용될 수 있다. 일부 실시예에서, 저항성 히터(758)는 마이크로캔틸레버 센서(700)를 클리닝하고 코팅 물질(764)로부터 분석물을 탈착하도록 구성될 수 있다. 저항성 히터(758)는 또한 마이크로캔틸레버(700)의 표면 근처에 도핑된 실리콘으로 형성된 압저항 소자일 수 있고 또는 마이크로캔틸레버(700)의 표면 상에 증착된 박막 금속일 수 있다. 저항성 히터(758)는 마이크로캔틸레버(700)의 온도를 감지하는 데에도 사용될 수 있다.
패시베이션 층(746)은 마이크로캔틸레버 센서(700)에 노출된 샘플로부터 이들 요소를 전기적으로 절연하기 위해 저항성 히터(758), 압저항 소자(756), 압전 소자(740) 및 상호 연결 배선 상에 배치될 수 있다. 접합 패드(724) 상의 패시베이션 층(726) 내 구멍은 접합 패드(724)에 와이어 접합을 가능하게 한다. 점성 댐핑을 감지하기 위해 마이크로캔틸레버를 사용할 때 마이크로캔틸레버 센서(700)의 표면은 테스트 받는 가스와 화학적으로 반응하지 않는 것이 바람직하다.
마이크로캔틸레버 센서(700)가 코팅된 마이크로캔틸레버 센서(115)(도 1)를 포함하는 실시예에서, 코팅 물질(764)은 하나 이상의 분석물과 상호 작용하도록 제형화된 촉매 코팅 물질을 포함할 수 있다. 마이크로캔틸레버 센서(700)가 댐핑 센서(116)(도 1)를 포함하는 실시예에서, 마이크로캔틸레버 센서(700)는 코팅 물질을 포함하지 않을 수도 있고 또는 실질적으로 불활성인 코팅 물질(764)을 포함할 수도 있다. 일부 이러한 실시예에서, 댐핑 센서(116)의 기본 기능은 댐핑 센서(116)의 공진 특성의 변화를 검출함으로써 샘플링된 가스의 밀도에 비례할 수 있는 샘플링된 가스 내의 마이크로캔틸레버 센서(700)의 댐핑(예를 들어, 점성 댐핑)을 측정하는 것이다. 일부 실시예에서, 마이크로캔틸레버 센서(700)의 크기는 그 위 샘플의 흡착량을 감소시키기 위해 최소화될 수 있다.
공기와 같은 유체 내에서 발진하는 캔틸레버는 그 운동을 지연시켜 에너지를 빼앗는 소산력(dissipative force)을 받을 수 있다. 이러한 힘은 댐핑으로 알려져 있으며, 캔틸레버의 공진 주파수, 품질 인자, 직렬 저항, 인덕턴스, 및 공진 응답의 다른 특성 파라미터(강제 주파수의 함수로서의 발진 진폭)에 영향을 미친다. 표준 상태에서 공기 중에서 공진하는 캔틸레버의 경우 지배적인 댐핑 메커니즘은 점성 댐핑(VD)이다. 댐핑(예를 들어, VD)의 양은 캔틸레버(예를 들어, 빔)가 이동하는 유체의 밀도 및 동적 점도와 동등한 정도로 변한다. 그리하여 캔틸레버의 공진 응답을 측정하는 것은 주어진 샘플의 댐핑(예를 들어, VD) 특성을 측정하는 수단이고 또는 공기만 존재하는 것과 비교해 댐핑(예를 들어, 점성 댐핑)의 변화로 관찰되는 다른 가스 및 증기가 샘플에 존재하는지를 모니터링하는 수단이다. 또한 다수의 공진 파라미터를 측정 및 분석하면 점성 댐핑(밀도 및 점도)을 지배하는 유체의 2개의 기본 물리적 특성을 디콘볼루션할 수 있다. 일부 실시예에서, 댐핑 센서(116)는 기본 모드를 넘어 고주파수 공진 모드와 같은 복수의 공진 모드에서 동작하도록 구성될 수 있다. 더 높은 고차 굴곡 모드(flexural mode)는 댐핑 효과에 상이한 감도를 가질 수 있으며, 환경 영향(예를 들어, 온도, 압력, 상대 습도 및 절대 습도 중 하나 이상의 영향)을 보상하는데 유용할 수 있다. 고차 모드는 또한 Q 및 공진 주파수의 향상된 해상도를 위해 더 높은 품질 인자를 나타낼 수 있다.
도 7c를 참조하면, 댐핑 센서(116)(도 1)의 공진 특성(공진 파라미터) 중 적어도 일부가 그 전기적 응답의 등가 회로 모델(ECM)로부터 추출될 수 있다. 등가 회로 모델은 공진 주파수(Fr, 이는 ωr이라고도 지칭됨), 직렬 저항(Rm), 직렬 인덕턴스(Lm), 직렬 커패시턴스(Cm), 및 직렬 소자들을 분기시키는 병렬 커패시턴스(Cp)를 포함할 수 있다. 본 명세서에서 사용된 마이크로캔틸레버의 "공진 속성"이란 등가 회로 모델의 하나 이상의 요소(즉, 직렬 저항, 직렬 인덕턴스, 직렬 커패시턴스 및 병렬 커패시턴스 중 하나 이상), 공진 주파수(Fr, 이는 ωr이라고도 지칭됨), 품질 인자(Q) 및 대역폭(BW)를 의미하고 포함한다. "공진 속성", "공진 파라미터" 및 "공진 특성"이라는 용어는 본 명세서에서 상호 교환 가능하게 사용된다.
일부 실시예에서, 댐핑 센서(116)(도 1)는 중앙 처리 유닛(124)(도 1)의 제어 하에 스위프(sweep)되는 주파수 전압에 의해 구동된다. 수치 제어 발진기 또는 주파수 신시사이저는 압전 소자(740) 또는 압저항 소자(756) 중 어느 하나에 디지털-아날로그(D/A)(120)(도 1) 스위프 주파수 구동을 수행한다. CPU(124)는 아날로그-디지털(A/D) 변환기(120)를 통해 감지된 전압 진폭 및 위상을 다시 판독하여 구동 전압 주파수가 마이크로캔틸레버(700)의 기계적 공진 주파수를 통과하는 시기를 검출한다. 따라서, 댐핑 센서(116)는 댐핑 센서(116)의 소위 주파수 스위프를 수행하기 위해 주파수 신시사이저로 압전 소자(740) 또는 압저항 소자(756)를 여기시키는 것에 의해 구동될 수 있다. 주파수 스위프 동안, 댐핑 센서(116)의 전압은 그 감지 소자(예를 들어, 압저항 소자(756))로 측정될 수 있다.
주파수 스위프 동안 획득된 데이터로부터, 댐핑 센서(116)의 품질 인자가 결정될 수 있다. 예를 들어, 품질 인자는 아래의 수식 (9)에 따라 발진의 공진 주파수, 인덕턴스 및 직렬 저항(댐핑에 비례할 수 있음)과 관련될 수 있다:
Q = FR/BW = Rm/Lm (9),
여기서, Q는 댐핑 센서(116)의 품질 인자이고, BW는 주파수 스위프 동안 댐핑 센서(116)의 측정된 전압 대 주파수의 곡선의 대역폭이고, Fr은 댐핑 센서(116)의 공진 주파수이며, Rm은 댐핑 센서(116)의 직렬 저항이고, Lm은 댐핑 센서(116)의 직렬 커패시턴스이다. 일부 실시예에서, Qm 및 BW는 주파수 스위프 동안 댐핑 센서(116)의 측정된 전압 대 주파수의 곡선으로부터 도출될 수 있다. 따라서 FR 및 Rm/Lm의 비율은 Q와 BW로부터 결정될 수 있다. 공진 주파수(FR)는 아래 수식 (10)에 따라 결정될 수 있다:
Figure 112021073523816-pat00004
(10)
여기서, Lm 및 Cm은 상기 한정된 바와 같다.
측정된 공진 주파수는 환경 센서(118)(도 1)로부터의 데이터를 사용하여 측정된 데이터로 샘플의 온도, 습도(상대 습도, 절대 습도, 또는 둘 모두), 압력 및 흐름률에 대해 보상될 수 있다. 가스 점성 댐핑의 증가는 댐핑 센서(116)의 공진 주파수를 감소시킨다. 마이크로캔틸레버의 절대 공진 주파수는 마이크로캔틸레버(빔)의 시간, 오염 및 기계적 열화로 인해 드리프트할 수 있으나; 마이크로캔틸레버의 단기 안정성은 우수하고, 압력, 온도, 습도 및 흐름률에 대해 보상될 수 있다. 드리프트 및 정확도 문제를 극복하기 위해, 댐핑 센서(116)의 공진 주파수는, 메모리(128) 내 이력 기준선 주파수 데이터, 촉매 센서로부터의 발열 트리거를 검출하기 전에 주파수 및 점성 댐핑을 나타내는 값을 저장하기 위해 주기적으로 모니터링될 수 있다. 본 명세서에 사용된 기준선 공진 파라미터란 마이크로캔틸레버가 기준 샘플(예를 들어, 공기)에 노출될 때 마이크로캔틸레버(예를 들어, 댐핑 센서)의 공진 파라미터를 의미하고 포함한다. 일부 실시예에서, 공진 파라미터의 값은 메모리에 저장될 수 있고, (예를 들어, 공장에서) 마이크로캔틸레버의 교정 동안 얻어진 데이터에 기초할 수 있다. 마이크로캔틸레버의 공진 파라미터의 시프트는 기준선 공진 파라미터와 대비해 샘플에 노출된 것에 응답하여 마이크로캔틸레버의 공진 파라미터(예를 들어, 마이크로캔틸레버가 기준 샘플에 노출될 때 공진 파라미터의 값)의 변화를 포함한다.
사용 및 동작 시에, 기준선 촉매 응답과 대비한 촉매 센서(112)(도 1)의 응답, 댐핑 센서(116)(도 1)의 공진 파라미터(예를 들어, 공진 주파수)의 시프트(즉, 댐핑 센서(116)가 샘플에 노출될 때 댐핑 센서(116)의 공진 파라미터와, 댐핑 센서(116)가 기준선(예를 들어, 기준 가스)에 노출될 때 댐핑 센서(116)의 공진 파라미터의 차이), 및 기준선 열 전도율과 대비한 열 전도율의 변화, 및 댐핑 센서(116)의 공진 특성의 변화 중 하나 이상의 변화에 대한 응답이 측정될 수 있다. 기준선 공진 주파수와 각각의 후속 공진 주파수 측정 사이의 차이는 샘플 내 분석물의 농도의 변화로 인한 샘플의 댐핑(예를 들어, 점성 댐핑)의 변화에 대응할 수 있다. 다시 말해, 댐핑 센서(116)의 공진 주파수의 변화에 의해 측정될 수 있는 댐핑(예를 들어, 점성 댐핑)의 변화는 샘플 내 분석물이 존재하는 것에 대응할 수 있다.
도 8a를 참조하면, 처리된 댐핑 센서(116) 주파수 데이터 및 열 전도율 센서(114) 전력 데이터는 기준선(예를 들어, 공기)과 대비한 TC의 변화(즉, ΔTC) 대 기준선(예를 들어, 공기)과 대비한 VD의 변화(공진 주파수의 변화)의 2차원 벡터를 형성하는데 사용될 수 있고, 이 벡터의 크기는 샘플의 하나 이상의 성분의 농도에 비례하고 그 기울기는 샘플의 조성의 지시자이다. 다시 말해, 샘플 내 하나 이상의 성분(예를 들어, 가스)의 존재는 댐핑 센서(116)의 기준선과 대비한 공진 주파수의 변화(그리하여 점성 댐핑의 변화) 대 샘플의 열 전도율의 변화의 비율에 기초하여 결정될 수 있다. 댐핑 센서(116)가 샘플에 노출될 때와 비교해 댐핑 센서(116)가 공기에 노출될 때와 대비한 변화와 같은 공진 주파수의 변화는 기준선과 대비한 것일 수 있다. 유사하게, 열 전도율 센서가 샘플에 노출될 때와 비교해 열 전도율 센서가 공기에 노출될 때와 대비한 변화와 같은 열 전도율의 변화는 기준선과 대비한 것일 수 있다. 따라서, 일부 실시예에서, 샘플 내 하나 이상의 성분은 열 전도율의 변화를 결정하기 위해 열 전도율 센서(114)를 사용하여 식별되고 점성 댐핑의 변화(또는 공진 주파수, 품질 인자, 직렬 저항 및 대역폭 중 적어도 하나의 변화)를 결정하기 위해 댐핑 센서(116)를 사용하여 식별될 수 있다.
또한, 램프의 한 점(예를 들어, 700℃)에서 측정된 TC 값을 다른 점(예를 들어, 200℃)에서 측정된 값으로부터 감산하는 것에 의해, 주어진 가스의 고유한 TC 대 온도 관계의 "기울기"(예를 들어, mW/C)가 결정될 수 있고; 이 기울기는 도 8a에 도시된 것과 같은 데이터 분석 기술에서 "TC" 값으로 작용할 수도 있다. 또한 이 기울기는 넓은 온도 범위에 걸쳐 상대적으로 변치 않는 경향이 있으므로 이 기술은 환경 요인, 특히 온도 및 압력에 대해 TC 측정값을 보상하는 데 도움이 될 수 있다. 이러한 환경 요인은 각각의 곡선의 기울기를 실질적으로 변화시키지 않고 가스의 전체 TC 대 온도 곡선을 상향 또는 하향 시프트(이동)시키는 (즉, 플롯에서 트레이스의 y-절편에 영향을 미치는) 경향이 있다.
헬륨, 수소 및 메탄과 같은 일부 가스는 매우 유사하거나 겹치는 점성 댐핑 대 TC 벡터(즉, 점성 댐핑 대 열 전도율의 비율)를 갖는다. 일부 실시예에서, 헬륨 및 수소는, 촉매 센서(112)(도 1)로 결정된 반응 개시 온도(라이트-오프 온도), 예를 들어, 발열 응답의 크기가 미리 결정된 임계값을 초과할 때의 온도를 사용하는 것에 의해 구별될 수 있다. 다시 말해, 일부 이러한 실시예에서, 헬륨 및 수소는 Exo(새로운)(수식 (8))의 크기가 미리 결정된 임계값을 초과하거나 0이 아닌 값을 갖는 온도에 의해 구별될 수 있다. 수소 반응 개시 온도는 일반적으로 100℃ 미만인 반면, 메탄 반응 개시 온도는 일반적으로 400℃를 초과한다. 정확한 반응 개시 온도는 응용에 사용되는 촉매 및 트랜스듀서 유형에 따라 달라질 수 있다. 헬륨은 비-인화성이기 때문에 헬륨은 촉매 센서(112)로부터 발열 응답이 없다는 것에 의해 구별된다. 이 예에서 라이트-오프 온도의 존재 또는 비존재를 이용하면 헬륨, 수소 및 메탄을 명확히 구별할 수 있다. 다수의 상이한 온도에서 다수의 반응 개시 온도는 다수의 인화성 가스가 존재하는 것을 나타낸다. 반응 개시 온도에서 촉매 센서(112)의 응답의 크기 또는 연소 열은 또한 가스 식별자-정량자로서 사용될 수 있다.
일부 실시예에서, 샘플 내 하나 이상의 가스의 존재는 댐핑 센서가 기준선 또는 기준 가스에 노출될 때와 비교해 댐핑 센서(116)가 샘플에 노출될 때 적어도 하나의 공진 파라미터(예를 들어, 공진 주파수)의 변화, 직렬 저항의 변화, 품질 인자의 변화, 대역폭의 변화, 인덕턴스의 변화 및 댐핑 센서(116)(도 1)의 병렬 커패시턴스의 변화 중 하나 이상의 요소 대 적어도 하나의 공진 파라미터의 변화, 직렬 저항의 변화, 품질 인자의 변화, 대역폭의 변화, 인덕턴스의 변화, 및 병렬 커패시턴스의 변화 중 다른 요소의 비율에 기초하여 식별될 수 있다. 적어도 하나의 공진 파라미터의 변화는 각각의 공진 파라미터의 기준선과 대비한 것일 수 있다.
일부 실시예에서, 가스의 조성은 품질 인자와 직렬 저항 중 하나의 것의 변화에 대한 공진 주파수의 변화의 비율에 기초하여 결정될 수 있다. 도 8b는 댐핑 센서(116)의 직렬 저항(Rm)(품질 인자에 비례함)의 변화에 대한 공진 주파수의 변화 사이의 관계를 도시하는 그래프이다. 일부 실시예에서, 상이한 가스는 상이한 관계 또는 비율을 나타낼 수 있다. 도 8c는 마이크로캔틸레버가 상이한 가스들에 노출될 때 마이크로캔틸레버의 직렬 저항의 변화에 대한 공진 주파수의 변화 사이의 관계를 나타내는 그래프이다.
댐핑 센서(116)(도 1)가 마이크로캔틸레버 센서(700)(도 7a, 도 7b)를 포함하는 것으로 설명되었지만, 본 발명은 이로 제한되지 않는다. 다른 실시예에서, 댐핑 센서(116)는 멤브레인 센서, QCM(quartz crystal microbalance) 센서, SAW(surface acoustic wave) 센서 또는 다른 공진 센서와 같은 공진 센서를 포함할 수 있다. 또한, 댐핑 센서(116)의 적어도 하나의 공진 파라미터는 소위 "대시포트(dashpot)" 방법과 같은 방법에 의해 결정될 수 있다.
마이크로캔틸레버 센서(700)(도 7a, 도 7b)는 샘플의 점성 댐핑 또는 공진 속성을 결정하도록 구성된 것으로 설명되었지만, 일부 실시예에서, 마이크로캔틸레버 센서(700)는 하나 이상의 온도에서의 샘플의 열 전도율, 하나 이상의 온도에서의 촉매 응답, 하나 이상의 온도에서의 샘플의 촉매 활성 또는 이들의 조합을 측정하도록 구성될 수 있다. 비 제한적 예로, 마이크로캔틸레버 센서(700)는 예를 들어 상기 수식 (1) 내지 수식 (3)에 따라 제1 온도 및 제2 온도에서 마이크로캔틸레버 센서(700)를 유지하는 전력을 결정하도록 구성된 감지 메커니즘(예를 들어, 감지 회로)을 포함할 수 있다. 따라서, 일부 이러한 실시예에서, 마이크로캔틸레버 센서(700)는 제1 온도 및 적어도 제2 온도에서 샘플의 열 전도율을 결정하는데 사용될 수 있고, 그 하나 이상의 공진 특성을 결정하도록 더 구성될 수 있다. 일부 실시예에서, 마이크로캔틸레버 센서(700)는 마이크로캔틸레버 센서(700)로부터 마이크로캔틸레버 센서(700)에 근접한 샘플로의 열 전달을 증가시키도록 진동될 수 있다. 따라서, 일부 실시예에서, 열 전도율 센서(114)(도 1)는 마이크로캔틸레버 센서(700)를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 마이크로캔틸레버 센서(700)는 그 단부에서 (예를 들어, 자유 단부(730)에서) 디스크(disk) 또는 패들(paddle)형 구조를 포함할 수 있다. 디스크 또는 패들형 구조는 가열되고 나서 마이크로캔틸레버 센서(700)의 자유 단부(730)에 근접한 샘플로 열을 전달하도록 구성될 수 있다.
일부 실시예에서, 하나 이상의 분석물은 하나 이상의 특정 분석물과 상호 작용하도록 제형화되고 구성된 하나 이상의 코팅 물질과 상호 작용하는 것에 의해 식별될 수 있다. 코팅 물질은, 예를 들어, 코팅된 마이크로캔틸레버(115)(도 1), 금속 산화물 반도체 마이크로핫플레이트(115) 또는 둘 모두와 관련될 수 있다. 다시 도 1, 도 7a 및 도 7b를 참조하면, 일부 실시예에서, 검출기(100)(도 1)는 하나 이상의 코팅된 마이크로캔틸레버(115)(즉, 코팅 물질을 포함하는 마이크로캔틸레버)를 더 포함할 수 있다. 코팅된 마이크로캔틸레버는 마이크로캔틸레버의 자유 단부에 코팅(764)을 추가한 것으로 더 이용될 수 있다. 하나 이상의 코팅된 마이크로캔틸레버(115)는 도 7a 및 도 7b를 참조하여 전술한 마이크로캔틸레버 센서(700)와 실질적으로 유사할 수 있고, 코팅 물질(764)은 특정 분석물을 흡착하거나 특정 분석물과 상호 작용하는 선택적 코팅 물질을 포함한다. 코팅 물질(764)은 특정 분석물 흡착 속성을 갖는, 예를 들어, 중합체, 금속성, 화학적 또는 생물학적 코팅을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 코팅된 마이크로캔틸레버(115)는 ΔTC 대 ΔVD 벡터에 의해 검출 가능한 임계값 미만의 감도를 달성할 수 있다. 코팅된 마이크로캔틸레버(115)는 또한 휘발성 유기 화합물(VOC)을 검출하는데 유용할 수 있다. 논의된 특정 예에 더하여, 코팅된 마이크로캔틸레버는 특정 분석물에 추가적인 감도를 제공할 수 있다. 중합체 마이크로캔틸레버 코팅의 예시적인 리스트(list)는 폴리디메틸실록산(PDMS; 비극성 중합체), 폴리(에피클로로히드린)(PECH; 중합체를 포함하는 쌍극자, H-결합), 폴리(부틸 메타크릴레이트)(PBMA); 쌍극자, 염기성 중합체), OV275(오하이오주, 마리에타에 소재하는 오하이오 밸리 스페셜티 컴퍼니(Ohio Valley Speciality Company)사로부터 상업적으로 이용 가능한 폴리실록산 중합체), 폴리(2-디메틸아미노에틸 메타크릴레이트(PDMAEMC; 강염기성 중합체), BPS-3(비스페놀 함유 중합체), PDZ(분극성 페닐), SCF101(캘리포니아주 칼스배드에 소재하는 씨코스트 사이언스사(Seacoast Science, Inc.)로부터 상업적으로 이용 가능한 과분지형 플루오로알콜 폴리카보실란) 및 플루오로알콜폴리실록산(SXFA; 산성 중합체) 등을 포함한다. 금속 마이크로캔틸레버 코팅의 예시적인 리스트는 Mo, Au, Pd 및 Pt 등을 포함한다. 다른 화학적 및 생물학적 코팅도 이용될 수 있다.
도 9a 및 도 9b는 저항성 히터일 수 있는 히터(218)(간결함을 위해 도 9a에는 도시되지 않음) 위에 서로 엇갈려 맞물린 전극(930)들, 및 패시베이션 코팅(220)을 갖는 마이크로핫플레이트 금속 산화물 반도체("MOS") 센서(900)를 도시한다. MOS 센서(900)는 전극(930) 바로 위에 MOS 코팅(928)을 포함해서 MOS 코팅의 전기적 특성이 IDE- 및 IDE+로 표시된 접합 패드(919)를 통해 측정될 수 있다는 것을 제외하고는, MOS 센서(900)는 도 2a 및 도 2b를 참조하여 전술한 마이크로핫플레이트 센서(200)와 실질적으로 유사할 수 있다. MOS 코팅(928)은 금속 산화물(예를 들어, 산화주석, 산화아연, 산화텅스텐(예를 들어, WO3), 산화망간(MnO, MnO2, Mn2O3 등), LaCoO3, LaNiO3, 산화바나듐(예를 들어, V2O5), 오산화인(예를 들어, P2O5), 산화몰리브덴(MoO2), 산화세슘(예를 들어, Cs2O) 등), 도핑된 금속 산화물(예를 들어, 백금-도핑된 산화주석), 중합체 물질(예를 들어, 전기 전도성 중합체 물질), 이온 전도체(예를 들어, 전기 화학적 코팅(e-chem 코팅 물질이라고도 지칭됨)), n형 반도체 물질, p형 반도체 물질, 열전 물질, 다른 물질, 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. MOS 마이크로핫플레이트에서는 정확한 온도 제어가 종종 필요하지 않기 때문에 켈빈 측정점이 생략되었다. 온도는 도 9a에 도시된 I+ 및 I- 단자(214) 상의 히터에 공급되는 전류 및 전압에 기초하여 저항을 연산함으로써 제어 및 측정될 수 있다.
MOS 센서(900)는 예를 들어, 일산화탄소, 산소, 이황화수소 또는 다른 가스와 같은 하나 이상의 특정 관심 대상 분석물과 상호 작용하도록 구성될 수 있다. MOS 센서(900)의 온도의 함수로서 저항이 측정될 수 있다. MOS 응답의 화학적 감도는 온도에 따라 달라지므로 온도 프로파일은 추가적인 화학적 구별자로 유용하다. 일부 실시예에서, 샘플 내 하나 이상의 분석물의 존재는 하나 이상의 온도에서 MOS 센서(900)의 저항에 기초하여 결정될 수 있다.
도 10은 데이터 수집 및 분석 프로세스의 개요이다. 센서(예를 들어, 열 전도율 센서(114)(도 1), 촉매 센서(112)(도 1), 코팅된 마이크로캔틸레버 센서(115)(도 1), 댐핑 센서(116)(도 1) 및 환경 센서(118)(도 1) 중 하나 이상의 센서)로부터 원시 데이터(raw data)가 데이터 획득 단계(1010)에서 수집된다. 센서로부터 두드러진 특징이 단계(1020)에서 원시 데이터로부터 추출된다. 두드러진 특징은, 비 제한적 예로, 하나 이상의 온도에서 샘플에 노출된 열 전도율 센서(114)의 전력 응답, 하나 이상의 온도에서 샘플에 노출된 촉매 센서(112)의 응답, 샘플에 노출된 댐핑 센서(116)의 응답, 및 샘플에 노출된 코팅된 마이크로캔틸레버 센서(115)와 코팅된 마이크로핫플레이트 센서(115) 중 적어도 하나의 센서의 응답을 포함할 수 있다. 두드러진 특징은 단계(1030)에서 온도, 압력, 습도 및/또는 흐름률의 환경 영향에 대해 보상된다. 보상 후에, 데이터는 더 처리되고, 단계(1040)에서 응답 벡터를 생성하기 위해 저장된 데이터와 비교된다. 가스 농도(백만분율(ppm) 또는 인화성 물질의 경우 하한 폭발 한계(LEL)) 및 가스 식별은 단계(1050)에서 보고되고, 이어서 프로세스가 반복될 수 있다. 일부 실시예에서, 단계(1030)에서 환경 영향에 대한 보상은 단계(1010) 후, 단계(1040) 후, 또는 프로세스의 임의의 지점에서 수행될 수 있다.
검출기(100)(도 1)가, 제1 온도에서의 열 전도율(예를 들어, 열 전도율 센서가 제1 온도에 있는 동안 기준선과 대비한 열 전도율의 변화), 제2 온도에서의 열 전도율(예를 들어, 열 전도율 센서가 제2 온도에 있는 동안 기준선과 대비한 열 전도율의 변화), 제1 온도에서의 촉매 센서의 응답, 제1 온도에서의 촉매 센서의 촉매 활성(예를 들어, 촉매 센서가 제1 온도에 있고 기준에 노출될 때의 촉매 센서의 응답과 대비해 촉매 센서가 제1 온도에 있고 샘플에 노출될 때의 촉매 센서의 응답의 변화), 제2 온도에서의 촉매 센서의 응답, 제2 온도에서의 촉매 센서의 촉매 활성(예를 들어, 촉매 센서가 제2 온도에 있고 기준에 노출될 때의 촉매 센서의 응답과 대비해 촉매 센서가 제2 온도에 있고 노출될 때의 촉매 센서의 응답의 변화), 제1 온도에서의 촉매 활성 대 제2 온도에서의 촉매 활성의 비율, 제1 온도에서의 촉매 센서의 발열 응답, 제2 온도에서의 촉매 센서의 발열 응답, 제1 온도에서의 발열 응답과 제2 온도에서의 발열 응답의 비율, 댐핑 센서(116)의 적어도 하나의 공진 파라미터의 변화 등과 같은 변수의 특정 조합을 사용하여 가스의 하나 이상의 속성을 결정하는 것으로 설명되었지만, 본 발명은 이로 제한되지 않는다. 일부 실시예에서, 3개 이상의 변수가 측정되고 나서 가스의 하나 이상의 속성(예를 들어, 식별, 농도 등)과 상관될 수 있다.
도 11은 ΔTC 대 ΔFR 대 ΔQ 또는 ΔRm(ΔQ는 ΔRm에 비례하므로)을 나타내는 3차원 플롯이다. 전술한 바와 같이, ΔTC는 기준선 열 전도율 응답과 대비한 샘플에 노출된 열 전도율 센서(114)(도 1)의 응답에 기초하여 결정될 수 있고, ΔFR 및 ΔQ(또는 ΔRm)는 샘플에 노출된 댐핑 센서(116)(도 1)의 응답에 기초하여 결정될 수 있다. 도 11을 참조하면, 가스는 고유한 방향(예를 들어, 기울기) 및 크기(ΔTC, ΔFR, ΔQ(또는 ΔRm) 각각과 ΔTC, ΔFR 및 ΔQ(또는 ΔRm) 중 다른 것 사이의 관계)를 갖는 그래프 상의 위치를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 가스 1, 가스 2 및 가스 3은 각각 그래프 상에 고유한 좌표(즉, 방향)를 포함할 수 있다. 따라서, 가스는 가스의 조성을 식별하는데 사용될 수 있는 3개의 파라미터의 고유한 조합 및 비율을 나타낼 수 있다. 일부 실시예에서, 적어도 3개의 파라미터의 값은 샘플의 조성 및 샘플 내 가스의 농도를 결정하는데 사용될 수 있다. 도 11은 품질 인자의 변화 또는 직렬 저항의 변화, 열 전도율의 변화, 공진 주파수의 변화를 포함하는 것으로 설명되었지만, 다른 실시예에서, 3개의 파라미터는, 품질 인자의 변화, 공진 주파수의 변화, 열 전도율의 변화, 하나 이상의 온도에서의 열 전도율, 하나 이상의 온도에서의 촉매 센서 응답, 제1 온도에서의 열 전도율 대 제2 온도에서의 열 전도율의 비율, 제1 온도에서의 촉매 응답 대 제2 온도에서의 촉매 응답의 비율, 주어진 온도에서의 촉매 응답 대 주어진 온도에서의 열 전도율 응답의 비율, 온도에서의 촉매 응답 대 공진 주파수의 비율, 온도에서의 촉매 응답 대 Rm의 비율, 공진 주파수 대 열 전도율의 비율, 제1 온도에서의 촉매 활성 대 제2 온도에서의 촉매 활성의 비율, 주어진 온도에서의 촉매 활성과 주어진 온도에서의 열 전도율 응답의 비율, 온도에서의 촉매 활성 대 공진 주파수의 비율, 온도에서의 촉매 활성 대 Rm의 비율, 공진 주파수 대 열 전도율의 비율, 제1 온도에서의 반응성과 제2 온도에서의 반응성의 비율, 주어진 온도에서의 반응성 대 주어진 온도에서의 열 전도율 응답의 비율, 온도에서의 반응성 대 공진 주파수의 비율, 온도에서의 반응성 대 Rm의 비율, 및 Rm 대 열 전도율의 비율의 조합을 포함할 수 있다.
도 11은 3개의 파라미터로 샘플 내 하나 이상의 가스를 식별하는 것으로 설명되었지만, 본 발명은 이로 제한되지 않는다. 다른 실시예에서, 가스의 조성은 더 많은 파라미터로 결정될 수 있다. 도 12a는 4개의 파라미터가 다차원 분석에서 6개의 2차원 투영으로 시각화될 수 있는 방법을 도시한다. 다시 말해, 도 12a는 4개의 개별 파라미터가 6개의 별개의 파라미터 쌍을 생성하는 방법을 도시한다. 도 12a에 도시된 4개의 파라미터는 FR/TCT2, Rm/TCT2, TCT1/TCT2 및 ExoT1/ExoT2의 비율이고, 여기서 TCT1은 제1 온도에서의 열 전도율의 변화이고, TCT2는 제2 온도에서 샘플의 열 전도율의 변화이며, ExoT1은 제1 온도에서의 발열 응답이라고도 지칭되는 (제1 온도에서 수식 (8)에 의해 결정된) 제1 온도에서의 반응성이고, ExoT2는 제2 온도에서의 발열 응답이라고도 지칭되는 (제2 온도에서 수식 (8)에 의해 결정된) 제2 온도에서의 반응성이다. 도 12a에서 각각의 파라미터와 샘플 조성 사이의 관계는 대략 선형이며, 가스 혼합물은 선형 조합으로 나타난다. 다시 말해, 비 제한적 예로, 50 부피% 펜탄과 50 부피% 프로판의 혼합물은 100 부피% 펜탄의 샘플과 100 부피% 프로판의 샘플 사이의 거의 중간점에 위치된다. 도 12a의 투영에서 직교성은 다수의 분석물의 식별 및 농도를 예측할 수 있다. 비 제한적 예로, 메탄 및 에탄은 직렬 저항, 열 전도율 및 반응성 각각에 대한 공진 주파수의 비율과 유사한 비율을 나타낼 수 있다. 그러나 메탄과 에탄은 온도에서의 열 전도율의 변화에 대한 공진 주파수의 비율, 제2 온도에서의 열 전도율의 변화에 대한 제1 온도에서의 열 전도율의 변화의 비율, 및 제1 온도에서의 반응성과 제2 온도에서의 반응성의 비율 중 적어도 하나에 기초하여 서로 구별될 수 있다.
따라서, 변수 및 변수의 비율의 다양한 조합이 가스의 조성을 결정하는데 사용될 수 있다. 이 비율은 온도에서의 열 전도율의 변화에 대한 공진 주파수의 비율, 온도에서의 열 전도율의 변화에 대한 Rm의 비율, 제1 온도에서의 열 전도율의 변화 대 제2 온도에서의 열 전도율의 변화의 비율, 제1 온도에서의 촉매 활성 대 제2 온도에서의 촉매 활성의 비율, 제1 온도에서의 반응성 대 제2 온도에서의 반응성의 비율, 제2 온도에서의 열 전도율의 변화에 대한 제1 온도에서의 열 전도율의 변화의 비율 대 제2 온도에서의 반응성에 대한 제1 온도에서의 반응성의 비율의 비율(예를 들어, (ΔTCT1/ΔTCT1)/(ExoT1/ExoT2)), 주어진 온도에서의 촉매 활성 대 주어진 온도에서의 열 전도율 응답의 비율, 온도에서의 촉매 활성 대 공진 주파수의 비율, 온도에서의 촉매 활성 대 Rm의 비율, 온도에서의 반응성 대 공진 주파수의 비율, 및 온도에서의 반응성 대 Rm의 비율을 포함할 수 있다.
따라서, 가스는 열 전도율 센서(114), 촉매 센서(112) 및 댐핑 센서(116) 중 하나 이상에 의해 측정된 하나 이상의 속성에 기초하여 분석되고 결정될 수 있다. 하나 이상의 속성은 제1 온도에서의 열 전도율의 변화, 제2 온도에서의 열 전도율의 변화, 제1 온도에서의 촉매 센서(112)의 응답, 제2 온도에서의 촉매 센서(112)의 응답, 제1 온도에서의 촉매 활성, 제2 온도에서의 촉매 활성, 제1 온도에서의 반응성(발열 응답), 제2 온도에서의 반응성(발열 응답), 샘플에 노출된 것에 응답하여 댐핑 센서(116)의 품질 인자(예를 들어, 품질 인자 시프트), (예를 들어, 실온에서) 샘플에 노출된 것에 응답하여 댐핑 센서(116)의 공진 주파수(예를 들어, 공진 주파수 시프트), 댐핑 센서(116)의 직렬 저항(댐핑), 상승된 온도에서 댐핑 센서(116)의 공진 주파수, 상승된 온도에서 댐핑 센서(116)의 품질 인자, 댐핑 센서(116)의 상위 모드 공진 주파수, 샘플에 노출된 것에 응답하여 댐핑 센서(116)의 등가 회로 파라미터 시프트, 샘플에 노출된 것에 응답하여 제1 온도에서의 금속 산화물 반도체 저항 시프트, 샘플 또는 다른 속성에 노출된 것에 응답하여 제2 온도에서의 금속 산화물 반도체 저항 시프트, 하나의 속성 대 적어도 다른 속성의 비율, 및 이들의 조합을 포함할 수 있다.
도 12b는 도 12a에 도시된 것과 동일한 데이터를 사용하여 (즉, FR/TCT2, Rm/TCT2, TCT1/TCT2 및 ExoT1/ExoT2의 비율을 사용하여) 소위 "레이더 차트" 또는 "레이더 플롯"으로 샘플의 적어도 하나의 속성(예를 들어, 적어도 하나의 성분의 신원)을 결정하는 다른 방법을 도시한다. 상이한 가스는 가스의 하나 이상의 속성이 상이할 수 있기 때문에 도 12b에 도시된 플롯에서 상이한 형상 또는 "지문"을 나타낼 수 있다. 따라서, 샘플 내 하나 이상의 가스 또는 분석물의 신원은 예를 들어 중앙 처리 유닛(124)(도 1) 또는 처리 서브시스템(140)(도 1)으로 플롯 상의 각각의 파라미터의 값을 나타내고 패턴 또는 지문을 인식함으로써 결정될 수 있다. 일부 실시예에서, 하나 이상의 가스의 농도는 지문(예를 들어, 지문 내의 영역)의 형상과 크기 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다. 일부 실시예에서, 도 12b 및 도 12c의 투영에서 직교성은 다수의 분석물의 식별 및 농도를 예측할 수 있다. 비 제한적 예로, 메탄 및 에탄은 하나 이상의 유사한 속성을 나타낼 수 있다. 그러나, 메탄과 에탄은 ExoT1, ExoT2, TCT1, TCT2, Rm 및 FR 중 하나 이상의 요소 또는 이들의 비율과 같은 하나 이상의 속성 사이의 차이에 기초하여 서로 구별될 수 있다. 따라서, 샘플의 하나 이상의 속성은 제1 온도에서의 열 전도율의 변화, 제2 온도에서의 열 전도율의 변화, 기준선과 대비한 제1 온도에서의 촉매 센서의 응답(예를 들어, 제1 온도에서의 촉매 활성)의 변화, 기준선과 대비한 제2 온도에서의 촉매 센서의 응답(예를 들어, 제2 온도에서의 촉매 활성)의 변화, 제1 온도에서의 반응성, 제2 온도에서의 반응성, 샘플에 노출된 것에 응답하여 댐핑 센서(116)(도 1)의 품질 인자(예를 들어, 품질 인자 시프트), (예를 들어, 실온에서) 샘플에 노출된 것에 응답하여 댐핑 센서(116)의 공진 주파수(예를 들어, 공진 주파수 시프트), 댐핑 센서(116)의 직렬 저항(댐핑), 상승된 온도에서의 댐핑 센서(116)의 공진 주파수, 상승된 온도에서의 댐핑 센서(116)의 품질 인자, 댐핑 센서(116)의 상위 모드 공진 주파수, 샘플에 노출에 댐핑 센서(116)의 등가 회로 파라미터 시프트, 샘플에 노출된 것에 응답하여 제1 온도에서의 금속 산화물 반도체 저항 시프트, 샘플 또는 다른 속성에 노출된 것에 응답하여 제2 온도에서의 금속 산화물 반도체 저항 시프트로 구성된 그룹으로부터 선택된 하나 이상의 (예를 들어, 2개 이상의) 센서 파라미터에 기초하여 샘플의 다차원 분석에 기초하여 결정될 수 있다. 일부 실시예에서, 샘플의 하나 이상의 속성은 센서 파라미터 세트의 센서 파라미터 각각과 센서 파라미터 세트의 다른 센서 파라미터 각각 사이의 관계에 기초하여 결정될 수 있다.
도 12b는 레이더 플롯을 6개의 변수를 포함하는 것으로 도시하지만, 본 발명은 이로 제한되지 않는다. 다른 실시예에서, 레이더 플롯은 더 적은 또는 더 많은 수의 변수를 포함할 수 있다. 비 제한적 예로, 레이더 플롯은 3개의 변수, 4개의 변수 또는 5개의 변수를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 레이더 플롯은 6개를 초과하는 변수, 예를 들어, 7개, 8개, 9개, 10개의 변수 등을 포함할 수 있다. 도 12c 및 도 12d는 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하는 다른 방법을 도시한다. 도 12c를 참조하면, 샘플의 조성은 센서의 조합으로부터의 응답의 조합에 기초하여 결정될 수 있다. 비 제한적인 예로, 검출기(100)(도 1)는 몰리브덴 촉매를 포함하는 촉매 센서, 금 촉매를 포함하는 촉매 센서, 팔라듐 촉매를 포함하는 촉매 센서, 백금 촉매를 포함하는 촉매 센서, 열 전도율 센서, 댐핑 센서, 제1 중합체를 포함하는 코팅된 마이크로캔틸레버 센서, 제2 중합체를 포함하는 코팅된 마이크로캔틸레버 센서, 제3 중합체를 포함하는 코팅된 마이크로캔틸레버 센서, BPS-3 중합체를 포함하는 코팅된 마이크로캔틸레버 센서, 산과 상호 작용하도록 구성된 코팅을 포함하는 코팅된 마이크로캔틸레버 센서, 수소 결합과 상호 작용하도록 구성된 코팅을 포함하는 코팅된 마이크로캔틸레버 센서, 페닐기와 상호 작용하도록 구성된 코팅을 포함하는 코팅된 마이크로캔틸레버, 염기성 가스와 상호 작용하도록 구성된 코팅을 포함하는 코팅된 마이크로캔틸레버, 일산화탄소와 상호 작용하도록 구성된 코팅을 포함하는 MOS 센서, 이산화탄소와 상호 작용하도록 제형화된 코팅을 포함하는 MOS 센서, 황화수소와 상호 작용하도록 제형화된 코팅을 포함하는 MOS 센서를 포함할 수 있다. 샘플에 노출된 것에 응답하여 각각의 센서로부터의 응답(또는 기준선 응답과 대비한 응답의 변화)의 크기가 측정될 수 있다. 응답은 샘플의 조성을 결정하기 위해 그래프로 나타낼 수 있다. 비 제한적인 예로, 각각의 관심 대상 가스 또는 분석물은 상이한 소위 "지문"을 나타낼 수 있다. 일부 실시예에서, 샘플 내 상이한 분석물의 농도는 지문의 크기에 기초하여 결정될 수 있다. 샘플의 조성은 각각의 센서로부터의 응답을 룩업 테이블에 저장된 값과 비교하는 것에 의해, 패턴 인식 기술에 의해 또는 이들의 조합에 의해 결정될 수 있다.
도 12d는 농축기 또는 분리기를 빠져 나가는 샘플 각각이 시간 시퀀스에서 상이한 조성을 갖는 것에 응답하여 변할 수 있는 레이더 플롯(지문)을 보여주는 시간 시퀀스이다. 농축기는 시간에 따라 하나 이상의 분석물을 축적하는 흡착 물질을 포함할 수 있다. 흡착 물질이 가열되면 분석물이 탈착될 수 있다. 상이한 분석물은 상이한 온도에서 탈착해서, 그리하여 시간에 따라 온도가 램프할 때 상이한 시간에 탈착한다. 일부 실시예에서, 검출기(100)(도 1)는 센서에 앞서 샘플이 분리기(110)에 노출되도록 위치된 분리기(110)(도 1)를 포함할 수 있다. 비 제한적인 예로, 분리기(110)는 (예를 들어, 샘플이 열 전도율 센서, 촉매 센서 및 댐핑 센서에 노출되기 전에 분리기를 통과하는 위치에서) 센서에 근접하여 위치될 수 있다. 분리기(110)는 다양한 가스 분석물이 이동하는 이동 시간(transit time)이 상이한 가스 크로마토그래프(GC) 또는 컬럼을 포함하여, 상이한 분석물은 상이한 시간에 컬럼을 빠져 나가게 한다. 분리기(110)는 샘플의 상이한 성분이 상이한 시간에 센서(예를 들어, 열 전도율 센서, 촉매 센서 및 댐핑 센서)에 노출되도록 샘플의 여러 성분을 분리하도록 구성될 수 있다. 따라서, 샘플의 상이한 성분(예를 들어, 가스)은 상이한 시간에 분리기를 통해 용출되어, 샘플 내 하나를 초과하는 분석물을 식별할 수 있게 할 수 있다. 일부 이러한 실시예에서, 처리 서브시스템은 특정 성분이 분리기를 통해 용출되는 시간에 기초하여 샘플의 각각의 성분에 대해 상이한 지문을 생성하도록 구성될 수 있다.
도 13은 가스 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 방법(1300)을 도시하는 간략화된 흐름도이다. 방법(1300)은 하나 이상의 관심 대상 분석물을 포함하는 샘플에 검출기의 하나 이상의 센서를 노출시키는 것을 포함하는 단계(1302); 열 전도율 센서가 제1 온도에 있는 동안 및 상기 열 전도율 센서가 제2 온도에 있는 동안 상기 샘플의 열 전도율을 측정하는 것을 포함하는 단계(1304); 상기 제1 온도 및 상기 제2 온도에서 촉매 센서의 응답을 측정하는 것을 포함하는 단계(1306); 상기 샘플에 노출된 것에 응답하여 댐핑 센서의 하나 이상의 속성을 결정하는 것을 포함하는 단계(1308); 코팅된 마이크로캔틸레버 센서와 MOS 센서 중 적어도 하나의 센서의 하나 이상의 속성을 결정하는 것을 포함하는 단계(1310); 온도, 압력, 상대 습도, 절대 습도 및 흐름률 중 하나 이상에 대해 단계(1304) 내지 단계(1310)에서 수신된 응답을 보상하는 것을 포함하는 단계(1312); 단계(1302) 내지 단계(1312)에서 획득된 정보에 기초하여 상기 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 것을 포함하는 단계(1314); 상기 샘플 내 하나 이상의 가스의 존재(예를 들어, 신원)를 결정하는 것을 포함하는 단계(1316); 및 상기 샘플 내 상기 하나 이상의 가스의 농도를 결정하는 것을 포함하는 단계(1318)를 포함한다.
단계(1302)는 하나 이상의 관심 대상 분석물을 포함하는 샘플에 검출기의 하나 이상의 센서를 노출시키는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 검출기는 적어도 열 전도율 센서, 촉매 센서 및 댐핑 센서를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 검출기는 코팅된 마이크로캔틸레버 센서와 MOS 센서 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
단계(1304)는 열 전도율 센서가 샘플에 노출된 것에 응답하여 제1 온도 및 제2 온도에 있는 동안 샘플의 열 전도율을 측정하는 것을 포함할 수 있다. 제1 온도 및 제2 온도 각각에서의 열 전도율은 도 4를 참조하여 전술한 방법(400)에 따라 결정될 수 있다. 일부 실시예에서, 각각의 제1 온도 및 제2 온도 각각에서의 기준선 열 전도율과 대비해 열 전도율 센서가 제1 온도 및 제2 온도 각각에 있을 때 샘플의 열 전도율의 변화가 결정될 수 있다. 다시 말해, 일부 실시예에서, ΔTC(수식 (3))의 값은 제1 온도 및 제2 온도 각각에서 결정될 수 있다.
단계(1306)는 샘플에 노출된 제1 온도 및 제2 온도에서 촉매 센서의 응답을 측정하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 단계(1306)는 단계(1304)와 실질적으로 동시에 수행될 수 있다. 제1 온도 및 제2 온도에서의 촉매 센서의 응답은 도 6을 참조하여 전술된 방법(600)을 참조하여 전술한 바와 같이 결정될 수 있다. 일부 실시예에서, 단계(1306)는 제1 온도 및 제2 온도 각각에서 촉매 활성(즉, Delta Cat(수식 (7)))을 결정하는 것을 포함할 수 있다.
단계(1308)는 샘플에 노출된 것에 응답하여 댐핑 센서의 하나 이상의 속성을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 단계(1308)는 단계(1304) 및 단계(1306)와 실질적으로 동시에 수행될 수 있다. 하나 이상의 속성은 댐핑 센서의 공진 주파수, 직렬 저항, 직렬 인덕턴스, 직렬 커패시턴스, 병렬 커패시턴스, 품질 인자, 및 대역폭으로 구성된 그룹으로부터 선택될 수 있다. 하나 이상의 속성은 도 8a 및 도 8b 및 수식 (9) 및 수식 (10)을 참조하여 전술한 바와 같이 결정될 수 있다.
단계(1310)는 코팅된 마이크로캔틸레버 센서의 적어도 하나의 공진 파라미터의 변화 또는 온도의 함수로서 센서의 저항과 같이 측정될 수 있는 코팅된 마이크로캔틸레버 센서와 금속 산화물 반도체 센서 중 적어도 하나의 센서의 하나 이상의 속성을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 코팅된 마이크로캔틸레버 센서와 금속 산화물 반도체 센서 중 적어도 하나는 샘플에 노출될 수 있다. 저항은 금속 산화물 반도체 센서 중 적어도 하나와 샘플 내의 하나 이상의 분석물이 상호 작용하는 것을 나타낼 수 있다. 코팅된 마이크로캔틸레버 센서의 적어도 하나의 공진 파라미터의 변화는 코팅된 마이크로캔틸레버 센서와 샘플 내 하나 이상의 분석물이 상호 작용하는 것을 나타낼 수 있다.
단계(1312)는 온도, 압력, 상대 습도, 절대 습도 및 흐름률 중 하나 이상에 대해 단계(1304) 내지 단계(1310)에서 수신된 응답을 보상하는 것을 포함할 수 있다. 보상은 예를 들어 하나 이상의 환경 센서(118)(도 1)로 측정된 샘플의 온도, 압력, 상대 습도, 절대 습도 및/또는 흐름률에 기초할 수 있다.
단계(1314)는 단계(1304) 내지 단계(1312)에서 획득된 정보에 기초하여 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 하나 이상의 속성은, 비 제한적 예로, 제1 온도에서의 기준선 열 전도율과 대비해 샘플에 노출된 것에 응답하여 열 전도율 센서가 제1 온도에 있을 때의 샘플의 열 전도율의 변화, 제2 온도에서의 기준선 열 전도율과 대비해 샘플에 노출된 것에 응답하여 열 전도율 센서가 제2 온도에 있을 때의 샘플의 열 전도율의 변화, 촉매 센서가 제1 온도에 있을 때의 촉매 센서의 촉매 응답, 촉매 센서가 제2 온도에 있을 때의 촉매 센서의 촉매 응답, 촉매 센서가 제1 온도에 있을 때의 촉매 센서의 촉매 활성, 촉매 센서가 제2 온도에 있을 때의 촉매 센서의 촉매 활성, 제1 온도에서의 발열 응답, 제2 온도에서의 발열 응답, 댐핑 센서의 공진 주파수의 변화, 댐핑 센서의 대역폭 또는 품질 인자의 변화, 하나 이상의 온도에서의 MOS 센서의 저항, 또는 다른 속성을 포함할 수 있다.
단계(1316)는 샘플 내 하나 이상의 가스의 신원(예를 들어, 존재)을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 하나 이상의 가스의 존재는 본 명세서에 설명된 임의의 방법에 기초하여 결정될 수 있다. 일부 실시예에서, 샘플 내 하나 이상의 가스의 신원은 제1 온도에서의 열 전도율의 변화 대 제2 온도에서의 열 전도율의 변화의 비율, 제1 온도에서의 반응성의 변화 대 제2 온도에서의 반응성의 변화의 비율, 제1 온도에서의 촉매 활성 대 제2 온도에서의 촉매 활성의 비율, 온도에서의 열 전도율의 변화 대 동일한 온도에서의 반응성의 변화의 비율, 샘플에 노출된 댐핑 센서의 품질 인자 대 열 전도율의 변화의 비율, 품질 인자 대 공진 주파수의 비율, 2개의 온도에서의 열 전도율의 변화의 비율 대 2개의 온도에서의 반응성의 변화의 비율의 비율(즉, (TCT1/TCT2)/(ExoT1/ExoT2)), 또는 이들의 조합 중 하나 이상에 기초하여 결정될 수 있다.
단계(1318)는 샘플 내 하나 이상의 가스의 농도를 결정하는 것을 포함할 수 있다. 하나 이상의 가스의 농도는 본 명세서에 설명된 임의의 방법에 기초하여 결정될 수 있다.
도 13은 특정 순서를 포함하는 것으로 도시되었지만, 본 발명은 이로 제한되지 않는다. 일부 실시예에서, 가스의 하나 이상의 속성을 결정하는 방법은 도 13을 참조하여 도시되고 설명된 모든 단계를 포함하는 것은 아닐 수 있다. 일부 실시예에서, 단계(1302) 내지 단계(1318)는 임의의 순서로 수행될 수 있다.
하나 이상의 인화성 가스를 식별하기에 적합한 일 실시예에 따른 간략화된 프로세스 흐름도가 도 14에 도시되어 있다. 단계(1410)에서, 발열 가스가 존재하는지를 결정하기 위해 촉매 센서 및 열 전도율 센서가 이용된다. 단계(1465)는 발열 가스의 존재가 검출되지 않는 경우 기준선 데이터를 업데이트하는 것을 포함한다. 발열 가스의 존재는 상기 수식 (8)에 따라 Exo(새로운)의 값이 0이 아닌 것(예를 들어, Exo(새로운) 값이 미리 결정된 임계값을 초과하는 크기를 갖는 것)에 응답하여 검출될 수 있다. 반응 개시가 검출되지 않는 경우 촉매 센서 및 열 전도율 센서에 대한 기준선 데이터가 업데이트된다. 발열 가스가 검출되면, 최후에 저장된 기준선이 단계(1415)에서 기준선 값으로 사용되고, 발열 반응이 더 이상 검출되지 않을 때까지 기준선 업데이트 없이 프로세스가 반복될 수 있다. 측정된 결과는 단계(1420)에서 온도, 압력, 습도(상대 습도, 절대 습도, 또는 둘 모두) 및 흐름률의 환경 영향에 대해 보상된다.
벡터 델타 전력(TC 변화에 비례함) 대 델타 주파수(점성 댐핑 또는 밀도 변화에 비례함)의 기울기는 단계(1460)에서 연산된다. 다시 말해, 단계(1460)는 댐핑 센서의 공진 주파수의 변화에 대한 상기 수식 (4)에 따른 Delta TC의 변화의 비율을 결정하는 것을 포함한다. 기울기 및 그리하여 비율은 후속 처리에서 사용되기 위해 단계(1455)에서 가스 식별 및 적절한 교정을 결정하는데 사용될 수 있다. 교정은 실험실에서 결정될 수 있으며, 교정값 및 Delta TC 값과 공진 주파수 값의 크기에 기초하여 식별된 가스의 농도를 결정하는 데 사용될 수 있다. 교정 데이터가 적용되면, 델타 전력 대 델타 주파수 벡터의 크기가 단계(1440)에서 가스 농도를 결정하는데 사용될 수 있고, 이 농도는 인화성 가스의 경우 퍼센트 하한 폭발 한계(LEL)로서 종종 표현되지만, 가스의 신원이 결정되고 %LEL과 ppm 사이의 관계가 알려지면 백만분율(ppm)로도 표현된다. 크기는 아래 수식 (11)에 기초하여 결정될 수 있다:
크기 = (VD2 + TC2)1/2 (11),
여기서 VD는 점성 댐핑이고, TC는 열 전도율이다.
일부 실시예에서, 가스 유형에 따라 크기가 변하기 때문에, 적절한 교정이 적용될 수 있도록 가스를 먼저 식별하지 않으면 가스 농도를 정확하게 정량할 수 없다는 것이 주목된다.
추가적인 가스 데이터 구별 분석은 단계(1445)에서 열 전도율 센서로부터 다수의 온도에서 수집된 TC 데이터를 이용한다. 다양한 가스의 TC는 온도가 증가함에 따라 증가한다. 온도에 따른 TC 증가의 비율과 크기는 가스 유형에 따라 고유하기 때문에 TC 대 온도 벡터의 크기와 기울기는 분석 시에 추가적인 가스 농도 및 신원 판별자로 이용될 수 있다.
분석이 완료되면, 결과가 보고되고 처리된 데이터는 단계(1450)에서 보상 및 교정 데이터를 업데이트하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 촉매 센서 응답의 크기는 델타 전력 대 델타 주파수 벡터의 크기와 비교될 수 있다. 피독 또는 노화로 인해 촉매 응답이 감소되면 적절한 보상이 촉매 응답에 적용될 수 있다. 촉매 센서의 응답이 미리 설정된 한계 내에서 보상되거나 교정될 수 없거나 또는 허용 가능한 성능 임계값 미만으로 저하된 경우 결함이 보고된다.
도 15a는 본 발명의 실시예에 따라 인화성 및 비-인화성 가스 검출 및 식별 응용에 모두 적합한, 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 다른 실시예의 간략화된 흐름도이다. 본 방법은 단계(1502)에서 기준선 열 전도율과 대비해 샘플의 열 전도율에 시프트(예를 들어, 변화)가 있는지 여부(즉, ΔTC의 값이 미리 결정된 수를 초과하는지 또는 0이 아닌 값인지 여부)를 결정하는 단계를 포함한다. 단계(1502)에서 샘플의 열 전도율에 변화가 없다면, 본 방법은 단계(1504)에서 하나 이상의 센서로부터 수신된 기준선 값을, 필요에 따라, 업데이트하는 단계를 포함한다. 단계(1506)는 제1 온도에서의 (즉, 열 전도율 센서가 제1 온도에 있을 때) 샘플의 열 전도율 및 제2 온도에서의 (즉, 열 전도율 센서가 제2 온도에 있을 때) 샘플의 열 전도율을 수립하는 것을 포함한다. 단계(1508)는 온도, 압력, 상대 습도, 절대 습도 및 흐름률 중 적어도 하나에 대해 환경 보상을 수행하는 것을 포함할 수 있다. 단계(1512)는 제1 온도에서의 열 전도율 대 제2 온도에서의 열 전도율의 벡터의 기울기, 방향 또는 둘 모두를 결정하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 벡터의 기울기를 결정하는 것은 제1 온도에서의 샘플의 열 전도율(예를 들어, 제1 온도에서의 센서의 응답) 대 제2 온도에서의 샘플의 열 전도율(예를 들어, 제2 온도에서의 센서의 응답)의 비율을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 단계(1514)는 샘플 내 하나 이상의 가스의 신원을 결정하고 적절한 교정 데이터(예를 들어, k-인자)를 선택하기 위해 이 벡터의 기울기, 방향 또는 둘 모두를 데이터베이스(예를 들어, 메모리)에 저장된 값과 비교할 수 있다. 단계(1516)는 상기 수식 (5)에 따라 하나 이상의 가스의 농도(C)(예를 들어, 퍼센트 하한 폭발 한계(%LEL) 또는 ppm)를 결정하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 농도는 단일 온도에서의 열 전도율에 기초하여 결정될 수 있다. 일부 이러한 실시예에서, 농도는 아래 수식 (12)에 기초하여 결정될 수 있다:
C = k(TCT1) (12),
단계(1518)는 결과를 프로세서에 보고하고 데이터베이스에서 보상 및 교정 데이터를 업데이트하는 것을 포함할 수 있다.
도 15b는 촉매 센서(즉, 촉매 센서(112))를 이용하지 않아서 인화성 및 비-인화성 가스 검출 및 식별 응용에 모두 사용하기에 적합한, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하는 다른 실시예의 간략화된 흐름도이다. 도 15b의 참조 번호는 도 14의 참조 번호에 대응하되, 참조 번호가 "14"로 시작하는 것이 아니라 "15"로 시작하는 것이 상이할 수 있다. 따라서, 참조 번호(1520, 1560, 1555, 1540, 1545, 1550, 1565)는 각각 참조 번호(1420, 1460, 1455, 1440, 1445, 1450 및 1465)에 대응할 수 있다. 이 실시예에서, 댐핑 센서 및 열 전도율 센서의 공진 주파수는 단계(1510)에서 VD 또는 TC의 시프트(ΔVD 또는 ΔTC)를 검출하도록 모니터링된다. 단계(1510)에서 VD 또는 TC에 시프트가 검출되지 않은 경우 TC 및 VD에 대한 기준선 값이 단계(1565)에서 업데이트되고 단계(1510)가 반복된다. 단계(1515)에서 후속 처리는 기준선 데이터로부터의 시프트가 검출될 때 개시된다. 또한 도 16에 도시된 바와 같이 추가된 가스 유형 선택성을 제공하기 위해 MOS 센서와 코팅된 마이크로캔틸레버 센서와 같은 다른 센서가 처리 시에 사용될 수 있다.
도 16은 본 발명의 양태들을 이용하는 프로세스 흐름도를 도시한다. 이 기술 분야에 통상의 지식을 가진 자라면, 프로세스의 정확한 순서는 변경될 수 있고, 병렬로 동작하는 것으로 표시된 일부 프로세스는 순차적으로 실행될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 도 16에 도시된 처리 가능성을 가장 잘 이해하기 위해, 다음 가스, 즉 헬륨(He), 수소(H2), 메탄(CH4), 황화수소(H2S), 일산화탄소(CO) 및 이산화탄소(CO2)로 동작하는 것을 고려할 수 있다.
본 방법은 센서(예를 들어, 촉매 센서, 열 전도율 센서, 댐핑 센서, MOS 센서, 코팅된 마이크로캔틸레버 센서 등)를 판독하고, 샘플의 온도, 압력, 상대 습도, 절대 습도 및 흐름률의 환경 영향에 대해 판독값을 보상하는 것을 포함하는 단계(1612)를 포함할 수 있다. 헬륨, 수소, 및 메탄은 유사한 TC 및 VD 속성을 가져서 이러한 속성만을 사용해서는 구별하기가 어렵다. 헬륨은 비-인화성이어서, 발열 반응(예를 들어, 발열 이벤트)은 단계(1614)에서 검출되지 않을 것이다. 단계(1634)에서 MOS와 코팅된 마이크로캔틸레버를 혼합하여 사용함에 따라, 헬륨은 교차 감도를 가질 수도 있고 갖지 않을 수도 있으며, 이 예에서는 MOS 또는 코팅된 마이크로캔틸레버에 교차 감도가 없는 것으로 가정되고, 처리는 단계(1648)에서 ΔTC 또는 ΔVD 변화를 검사하는 것으로 진행된다. 헬륨은 ΔTC와 ΔVD에 검출된 변화를 트리거하여서, 이 헬륨은 단계(1650)에서 교차 감도가 없으면 비-인화성 물질로 분류되고, 처리는 단계(1620)에서 TC 대 VD 벡터의 기울기를 결정하면서도 TC 및 VD에 대한 기준선 응답을 수립하는 것으로 진행된다. 다음에 헬륨은 단계(1652)에서 교차 감도가 없으면 비-인화성 물질에 대해 저장된 기울기 리스트로부터 그 기울기에 의해 식별된다. 헬륨이 적절하게 식별되면, 농도는 이제 단계(1624)에서 교정 데이터와 TC 대 VD 벡터의 크기를 사용하여 결정된다. TC 대 VD 벡터의 크기는 가스 농도에 비례할 수 있지만 가스 유형에 따라 변해서, 적절한 농도를 결정하기 위해 가스 식별에 고유한 교정 데이터를 적용할 필요가 있다. 프로세스의 이 시점에서, 헬륨은 수소 및 메탄과는 구별되어 적절하게 식별되고 정량되었다.
TC 대 온도는 또한 가스 유형에 따라 고유하고, 단계(1628)에서 분석 결과를 정제(refine)하고, 전체 센서 성능 또는 결함 검출의 시스템 유효성/신뢰도 검사로서 더 이용될 수 있다. 모든 센서로부터의 데이터는 다차원 분석에서 단계(1630)에서 비교될 수 있다. 이러한 다차원 "지문" 분석의 예는 도 12b 및 도 12c에 도시되어 있다. 도 12d는 분리기(110)(도 1) 또는 가스 크로마토그래프가 시스템 센서에 앞서 (근접해서) 사용될 때 이러한 분석이 시간 시퀀스로 적용될 수 있는 방법을 도시한다. 단계(1632)에서 결과가 보고되고, 보상 값이 업데이트되고, 교정 값이 업데이트되고, 검출된 임의의 결함이 보고된다. 이후 처리는 기준선 데이터 값을 업데이트하지 않고 반복된다. 단계(1614)에서 발열 이벤트에 의해, 단계(1636) 또는 단계(1648)에서 ΔTC 또는 ΔVD에 의해 가스가 검출되지 않으면, 프로세스를 반복하기 전에 기준선 데이터가 업데이트된다.
다음으로, 유사한 ΔTC 대 ΔVD 벡터를 갖는 인화성 가스인 H2 또는 CH4의 흐름을 고려한다. 단계(1614)에서의 발열 반응(이벤트)(예를 들어, Exo(새로운) 값이 미리 결정된 임계값을 초과하는 것에 의해 결정된 반응성 또는 발열 응답)이 검출될 수 있고, 발열 반응(이벤트)의 반응 개시(라이트-오프) 온도 및 크기가 단계(1616)에서 저장될 수 있다. MOS 또는 코팅된 마이크로캔틸레버 응답이 또한 검출된 경우, 단계(1618)에서 인화성 검출 정보는 단계(1638)에서의 MOS/코팅 마이크로캔틸레버 처리와 공유되어 적절한 센서 교차 감도가 분석될 수 있다. 기준선 값과 비교된 ΔTC 대 ΔVD 벡터는 단계(1620)에서 결정되고 인화성 가스는 단계(1622)에서 벡터 기울기 및 반응 개시(라이트-오프) 온도에 의해 식별된다. H2는 더 낮은 반응 개시 (라이트-오프) 온도에 의해 CH4와 구별된다. 가스가 적절하게 식별되면, 적절한 ΔTC 대 ΔVD 크기 교정 데이터가 단계(1626)에서 가스 농도를 결정하기 위해 적용된다. 나머지 처리는 이전에 He에 대해 설명한 것과 동일하고, 발열 이벤트가 더 이상 검출되지 않을 때까지 기준선 값을 업데이트하지 않고 프로세스가 반복된다. 다수의 인화성 가스가 존재한다면, 다수의 라이트-오프 온도가 관찰되고, 개개의 가스 성분을 식별하는데 사용될 수 있다. 다시 도 3c를 참조하면, 샘플 내 다수의 가스는 제1 온도에서의 열 전도율과 제2 온도에서의 열 전도율의 비율에 기초하여 결정될 수 있다. 그 농도는 k-인자에 기초하여 결정될 수 있다. 일부 실시예에서, 가스의 혼합물은 혼합물의 조성에 따른 비율을 나타낼 수 있다. 단지 예로서, 50% 헥산과 50% 수소를 포함하는 혼합물은 개별 성분들의 평균 비율과 대략 동일한, 제1 온도에서의 열 전도율 대 제2 온도에서의 열 전도율의 비율을 가질 수 있다.
고려해야 할 리스트의 다음 가스는 H2S이다. 일부 실시예에서, H2S MOS 센서는 ΔTC 또는 ΔVD에 의해 검출될 수 있는 것보다 훨씬 더 낮은 농도로 H2S를 검출할 수 있다. 이 경우 H2S는 단계(1634)에서 H2S MOS 센서에 의해 검출되지만, 단계(1636)에서 ΔTC 또는 ΔVD 시프트에 의해 검출되지는 않는다. 처리는 가스를 공기와 유사한 ΔTC 또는 ΔVD를 갖는 MOS 응답을 갖는 것으로 식별하는 것으로 진행될 수 있고, 또는 H2S의 경우, ΔTC 또는 ΔVD는 단계(1644)에서 검출하기에는 너무 작을 수 있다. 가스는 단계(1646)에서 H2S로 식별되고, 처리는 단계(1630)에서 다차원 분석으로 진행된다. 결과가 단계(1632)에서 보고된 후, ΔTC 또는 ΔVD 시프트가 검출되지 않았으므로 기준선은 단계(1642)에서 업데이트된다. 이후 전체 프로세스가 반복된다.
일산화탄소(CO)는 MOS 센서로도 쉽게 검출 가능한 가스이다. CO ΔTC 및 ΔVD 시프트는 표준 공기 조성의 것과 유사해서 상당한 ΔTC 또는 ΔVD 시프트를 생성하지 않는다. H2S 및 CO의 경우, 단계(1630)에서 다차원 분석은 ΔTC 또는 ΔVD 시프트가 없는 가스를 적절하게 식별하고 정량하는데 유용하다.
이산화탄소(CO2)는 MOS 센서에 의해 쉽게 검출되지 않는 가스이다. 이산화탄소는 비-인화성이기 때문에, 이산화탄소는 단계(1614)에서 발열 이벤트에 의해 검출되지도 않고, 단계(1634)에서 MOS 센서에 의해 검출되지도 않는다. C02는 단계(1648)에서 ΔTC 또는 ΔVD 시프트를 생성하고, 단계(1620)에서 ΔTC 대 ΔVD 벡터 기울기에 의해 단계(1650)에서 MOS 응답이 없으면 리스트로부터 비-인화성으로 식별된다. 농도는 단계(1624)에서 적용된 적절한 교정 데이터에 의해 ΔTC 대 ΔVD 크기로부터 결정된다. 이전 예에서와 같이 처리가 진행된다. MOS 및 코팅된 마이크로캔틸레버는 또한 단계(1624)에서 크기 교정 선택을 선택하기 전에 단계(1640)에서 교차 감도를 분석함으로써 임의의 TC 대 VD 벡터 모호성의 식별을 파싱하는데 사용될 수 있다.
도 12b 및 도 12c에 도시된 바와 같이 단계(1630)에서의 응답들을 결합시키는 다차원 분석은 매우 낮은 농도 레벨에서 복수의 가스 및 휘발성 유기 화합물(VOC)을 식별하고 정량할 수 있다.
도 17은 본 발명의 일부 실시예에 따라, 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 방법을 나타내는 흐름도이다. 방법(1700)은, 코팅 없이(또는 실질적으로 불활성인 코팅과 함께) 마이크로캔틸레버 센서(예를 들어, 댐핑 센서(116)(도 1))의 압전 소자의 주파수 스위프를 수행하고, 상기 불활성 마이크로캔틸레버 센서의 진폭 응답 및 공진 주파수를 측정하는 것을 포함하는 단계(1710)를 포함할 수 있다. 마이크로캔틸레버 센서는 중앙 처리 유닛(CPU)(124)(도 1)의 제어 하에 스위프 주파수 전압에 의해 구동된다. 수치 제어 발진기 또는 주파수 신시사이저는 압전 소자 또는 압저항 소자 중 어느 하나에 디지털-아날로그(D/A) 변환기(120)(도 1) 스위프 주파수 구동을 수행한다. CPU(124)는 아날로그-디지털(A/D) 변환기(120)를 통해 감지된 전압 진폭 및 위상을 다시 판독하여 구동 전압 주파수가 마이크로캔틸레버의 기계적 공진 주파수를 통과할 때를 검출한다. 마이크로캔틸레버 센서의 인덕턴스, 직렬 커패시턴스, 병렬 커패시턴스, 직렬 저항, 공진 주파수, 품질 인자, 및 대역폭 중 하나 이상은 수식 (9) 및 수식 (10)을 참조하여 전술된 바와 같이, 예를 들어 등가 회로 모델을 사용하여 주파수 스위프 동안 획득된 데이터로부터 결정될 수 있다.
단계(1720)는, 기준 마이크로핫플레이트 센서(예를 들어, 열 전도율 센서(112)(도 1)) 및 촉매 마이크로핫플레이트 센서(예를 들어, 촉매 센서(112)(도 1))를 기준(예를 들어, 공기)에 노출시키고 그 온도를 램프시키는 것을 포함할 수 있다. 기준 마이크로핫플레이트 센서(예를 들어, 열 전도율 센서) 및 촉매 마이크로핫플레이트 센서 각각으로의 전력, 저항, 전압 및 전류는 수식 (1) 내지 수식 (3), 수식 (7) 및 수식 (8)을 참조하여 전술한 바와 같이 각각의 온도에서 측정될 수 있다. 단계(1730)는 센서 응답 및 교정 데이터를 데이터베이스에 저장하는 것을 포함할 수 있다. 단계(1730)에서, 데이터베이스는 분석에 사용된 센서 응답, 트레이닝 데이터 및 교정 데이터를 저장한다.
단계(1740)는, 열 전도율 센서 및 촉매 마이크로핫플레이트 센서의 온도를 다시 램프시키고 전술된 수식 (3), 수식 (7) 및 수식 (8)에 따라 ΔTC, Delta Cat 및 Exo(새로운) 각각을 각각 결정하는 것을 포함한다. 결과적인 발열 신호의 전력(Exo(새로운))이 그 공칭 값으로부터 벗어나는 경우, 이후 라이트-오프 이벤트라고 지칭되는 발열 반응이 단계(1750)에서 검출된다. 라이트-오프 온도는 검출된 가스 유형의 다른 식별자이다. 여러 온도에서 다수의 라이트-오프는 샘플에 다수의 인화성 가스가 존재하는 것을 나타낸다. 따라서, 단계(1750)는 Exo(새로운)가 그 공칭 값(예를 들어, 0)으로부터 벗어나는 하나 이상의 온도를 결정하는 것을 포함한다. Exo(새로운)가 공칭 값으로부터 벗어나는 하나 이상의 온도는 샘플에 하나 이상의 가스가 존재하는 것을 식별하는 데 사용될 수 있다.
단계(1760)는 MOS 센서를 샘플에 노출시키는 것을 포함할 수 있다. MOS 센서 데이터는 분석에 사용된 전도율 대 온도 및 MOS 전기 화학적 측정값을 포함한다.
측정된 공진 주파수는 환경 센서(118)에 의해 측정된 데이터로 온도, 습도 및 압력 상태에 대해 보상될 수 있다. 단계(1770)는 공진 주파수, 열 전도율 마이크로캔틸레버의 응답, 및 온도, 상대 습도, 절대 습도 및 압력 중 하나 이상에 대해 촉매 마이크로캔틸레버의 응답 중 하나 이상을 보상하는 것을 포함할 수 있다.
단계(1780)는 각각의 센서로부터 수신된 데이터를 분석하는 것을 포함할 수 있다. 분석은 데이터베이스의 데이터를 사용하여 센서를 교정하는 것을 포함할 수 있다. 단계(1780)는 샘플에 노출된 것에 응답하여 센서의 응답에 기초하여 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 것을 포함할 수 있다.
본 발명의 추가적인 비제한적인 예시적인 실시예가 아래에 제시된다.
실시예 1: 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템으로서, 상기 가스의 열 전도율을 감지하는 마이크로핫플레이트 센서; 상기 가스의 점성 댐핑을 감지하는 마이크로캔틸레버 탐침 센서; 및 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터를 측정하고, 이를 저장된 기준선 응답과 비교해 보상하고 분석하고, 결과 벡터 기울기로부터 가스 식별을 결정하고, 특정 가스 식별로 교정된 결과 벡터 크기로부터 가스 농도를 결정하는 서브시스템을 포함하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 2: 인화성 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템으로서, 가스의 발열 반응 및 라이트-오프 온도(들)를 검출하는 마이크로핫플레이트 촉매 센서; 상기 가스의 열 전도율을 감지하고 상기 촉매 센서를 보상하는데 또한 사용되는 마이크로핫플레이트 기준 센서; 점성 댐핑을 감지하는 마이크로캔틸레버 탐침 센서; 및 발열 반응의 검출을 이용하여 추가적인 처리를 트리거하고, 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터를 측정하고, 이를 저장된 기준선 응답과 대비해 보상하고 분석하는 서브시스템을 포함하고, 상기 열 전도율, 점성 댐핑 및 라이트-오프 온도 데이터가 상기 인화성 가스의 식별을 결정하기 위해 분석되고, 상기 가스의 농도는 상기 가스의 식별에 기초하여 교정된 결과 벡터 크기로부터 결정되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 3: 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템으로서, 가스의 발열 반응 및 라이트-오프 온도(들)를 검출하는 마이크로핫플레이트 촉매 센서; 상기 가스의 열 전도율을 감지하고 상기 촉매 센서를 보상하는데 또한 사용되는 마이크로핫플레이트 기준 센서; 점성 댐핑을 감지하는 마이크로캔틸레버 탐침 센서; 복수의 마이크로핫플레이트 MOS 센서; 및 비-인화성 가스로부터 인화성을 파싱하고 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터를 측정하고, 이를 저장된 기준선 응답과 대비해 보상하고 분석하고, 라이트-오프 온도와 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 기울기에 의해 인화성 가스를 식별하고, 상기 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 기울기에 의해 비-인화성 가스를 식별하고, 상기 MOS 센서의 응답을 이용하여 가스 식별 모호성을 파싱하고 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터로 검출할 수 없는 가스를 식별하고 정량하고, 저장된 가스별 교정을 상기 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 크기에 적용하여 열 전도율 및 점성 댐핑의 검출된 변화를 갖는 가스를 정량하는 서브시스템을 포함하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 4: 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템으로서, 가스의 발열 반응 및 라이트-오프 온도(들)를 검출하는 마이크로핫플레이트 촉매 센서; 상기 가스의 열 전도율을 감지하고 상기 촉매 센서를 보상하는 데 사용되는 마이크로핫플레이트 기준 센서; 점성 댐핑을 감지하는 마이크로캔틸레버 탐침 센서; 복수의 마이크로핫플레이트 MOS 센서; 복수의 코팅된 마이크로캔틸레버 센서; 및 비-인화성 가스로부터 인화성을 파싱하고, 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터를 측정하고, 이를 저장된 기준선 응답과 비교해 보상하고 분석하고, 라이트-오프 온도, 상기 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 기울기에 의해 인화성 가스를 식별하고, 상기 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 기울기에 의해 비-인화성 가스를 식별하고, 상기 MOS 센서 응답 및 코팅된 마이크로캔틸레버 응답을 이용하여 가스 식별 모호성을 파싱하고, 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터로 검출할 수 없는 가스를 식별하고 정량하며, 저장된 가스별 교정을 상기 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 크기에 적용하여 열 전도율 및 점성 댐핑의 검출된 변화를 갖는 가스를 정량하는 서브시스템을 포함하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 5: 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템으로서, 상기 가스의 열 전도율을 감지하는 마이크로핫플레이트 센서; 상기 가스의 점성 댐핑을 감지하는 마이크로캔틸레버 탐침 센서; 및 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터를 측정하고, 이를 저장된 기준선 응답과 비교해 보상하고 분석하며, 결과 벡터 기울기로부터 가스 식별을 결정하고, 특정 가스 식별로 교정된 결과 벡터 크기로부터 가스 농도를 결정하는 서브시스템을 포함하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 6: 인화성 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템으로서, 가스의 발열 반응 및 라이트-오프 온도(들)를 검출하는 마이크로핫플레이트 촉매 센서; 상기 가스의 열 전도율을 감지하고 상기 촉매 센서를 보상하는데 또한 사용되는 마이크로핫플레이트 기준 센서; 점성 댐핑을 감지하는 마이크로캔틸레버 탐침 센서; 및 발열 반응의 검출을 이용하여 추가적인 처리를 트리거하고, 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터를 측정하고, 이를 저장된 기준선 응답과 대비해 보상하고 분석하는 서브시스템을 포함하고, 상기 열 전도율, 점성 댐핑 및 라이트-오프 온도 데이터는 상기 인화성 가스의 식별을 결정하기 위해 분석되고, 상기 가스의 농도는 상기 가스의 식별에 기초하여 교정된 결과 벡터 크기로부터 결정되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 7: 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템으로서, 가스의 발열 반응 및 라이트-오프 온도(들)를 검출하는 마이크로핫플레이트 촉매 센서; 상기 가스의 열 전도율을 감지하고 상기 촉매 센서를 보상하는데 또한 사용되는 마이크로핫플레이트 기준 센서; 점성 댐핑을 감지하는 마이크로캔틸레버 탐침 센서; 복수의 마이크로핫플레이트 MOS 센서; 및 비-인화성 가스로부터 인화성을 파싱하고, 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터를 측정하고, 이를 저장된 기준선 응답과 대비해 보상하고 분석하며, 라이트-오프 온도와 상기 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 기울기에 의해 인화성 가스를 식별하고, 상기 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 기울기에 의해 비-인화성 가스를 식별하고, 상기 MOS 센서 응답을 이용하여 가스 식별 모호성을 파싱하여 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터로 검출할 수 없는 가스를 식별하고 정량하며, 저장된 가스별 교정을 상기 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 크기에 적용하여 열 전도율 및 점성 댐핑의 검출된 변화를 갖는 가스를 정량하는 서브시스템을 포함하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 8: 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템으로서, 가스의 발열 반응 및 라이트-오프 온도(들)를 검출하는 마이크로핫플레이트 촉매 센서; 상기 가스의 열 전도율을 감지하고 상기 촉매 센서를 보상하는 데 사용되는 마이크로핫플레이트 기준 센서; 점성 댐핑을 감지하는 마이크로캔틸레버 탐침 센서; 복수의 마이크로핫플레이트 MOS 센서; 복수의 코팅된 마이크로캔틸레버 센서; 및 비-인화성 가스로부터 인화성을 파싱하고, 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터를 측정하고, 이를 저장된 기준선 응답과 비교해 보상하고 분석하며, 라이트-오프 온도, 상기 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 기울기에 의해 인화성 가스를 식별하고, 상기 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 기울기에 의해 비-인화성 가스를 식별하고, 상기 MOS 센서 응답 및 코팅된 마이크로캔틸레버 응답을 이용하여 가스 식별 모호성을 파싱하고 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터로 검출할 수 없는 가스를 식별하고 정량하며, 저장된 가스별 교정을 상기 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 크기에 적용하여 열 전도율 및 점성 댐핑의 검출된 변화를 갖는 가스를 정량하는 서브시스템을 포함하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 9: 실시예 1 내지 실시예 8 중 어느 한 실시예에 있어서, 다수의 온도에서 열 전도율을 더 측정하고 가스 농도 및 식별의 추가적인 척도로서 결과적인 열 전도율 대 온도 벡터를 이용하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 10: 실시예 1 내지 실시예 8 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 가스의 열 전도율은 주위 온도보다 더 높은 온도에서 측정되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 11: 실시예 1 내지 실시예 8 중 어느 한 실시예에 있어서, 공기보다 더 낮은 밀도의 가스와 공기보다 더 높은 밀도의 가스에 의해 가스를 파싱하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 12: 실시예 1 내지 실시예 8 중 어느 한 실시예에 있어서, 온도 변화에 대해 상기 마이크로핫플레이트 센서 및 마이크로캔틸레버 센서의 측정값을 보상하는데 사용되는 온도 센서를 더 포함하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 13: 실시예 1 내지 실시예 8 중 어느 한 실시예에 있어서, 습도 변화에 대해 상기 마이크로핫플레이트 센서 및 마이크로캔틸레버 센서의 측정값을 보상하는데 사용되는 습도 센서를 더 포함하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 14: 실시예 1 내지 실시예 8 중 어느 한 실시예에 있어서, 압력 변화에 대해 상기 마이크로핫플레이트 센서 및 마이크로캔틸레버 센서의 측정값을 보상하는데 사용되는 압력 센서를 더 포함하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 15: 실시예 1 내지 실시예 8 중 어느 한 실시예에 있어서, 기준 센서 응답은 온도, 압력, 습도 및 흐름 변화에 대해 상기 촉매 센서를 보상하기 위해 상기 촉매 센서의 응답으로부터 감산되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 16: 실시예 1 내지 실시예 8 중 어느 한 실시예에 있어서, 각각의 상기 센서로부터의 기준선 응답이 가스의 검출에 앞서 저장되고, 추가적인 분석에 사용되는 델타 응답을 생성하기 위해 각각의 센서의 응답으로부터 이후 감산되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 17: 실시예 1 내지 실시예 8 중 어느 한 실시예에 있어서, 외부 가스 환경으로부터 상기 마이크로핫플레이트로의 가스 흐름을 선택적으로 제한하는 필터를 더 포함하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 18: 실시예 1 내지 실시예 8 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 마이크로핫플레이트와 외부 가스 환경 사이에 화염 역화 방지기를 더 포함하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 19: 실시예 1 내지 실시예 8 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 마이크로캔틸레버의 품질 인자가 도출되고 상기 품질 인자는 밀도 및 점도의 점성 댐핑 성분의 개별 기여도를 파싱하는데 사용되고, 밀도, 점도 및 열 전도율의 결합된 분석은 가스 성분 식별 및 그 농도를 식별하는데 이용되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 20: 실시예 2 내지 실시예 4 또는 실시예 6 내지 실시예 8 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 마이크로핫플레이트 기준 센서, 상기 마이크로핫플레이트 촉매 센서로부터의 측정된 응답, 및 상기 마이크로캔틸레버 센서의 응답은 센서 드리프트를 보상하고 오기능을 검출하기 위해 서로 비교되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 21: 실시예 1 내지 실시예 8 중 어느 한 실시예에 있어서, 회로는 측정들 간에 감소된 전력으로 동작되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 22: 실시예 1 내지 실시예 8 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 센서를 위한 교정 데이터는 비휘발성 메모리에 저장되고 센서 측정값을 교정하는데 사용되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 23: 실시예 1 내지 실시예 8 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 가스의 농도를 정량하기 위한 교정 데이터는 비휘발성 메모리에 저장되고 가스 신원에 기초하여 선택되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 24: 실시예 1 내지 실시예 8 중 어느 한 실시예에 있어서, 상이한 가스에 대한 센서 응답 프로파일은 비 휘발성 메모리에 저장되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 25: 실시예 1 내지 실시예 8 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 마이크로캔틸레버의 진동은 단일 압전 소자로 구동되고 감지되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 26: 실시예 1 내지 실시예 8 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 마이크로 캔틸레버의 진동은 압전 소자로 구동되고 압저항 소자로 감지되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 27: 실시예 1 내지 실시예 8 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 마이크로캔틸레버의 진동을 열적으로 구동하기 위해 압저항 소자가 사용되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 28: 실시예 1 내지 실시예 8 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 마이크로캔틸레버의 진동을 감지하기 위해 압저항 소자가 사용되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 29: 실시예 27 또는 실시예 28에 있어서, 상기 압저항 소자는 단결정 실리콘 층과 압저항 층 사이에 위치된 유전체 층을 두고 다결정 실리콘을 증착함으로써 상기 단결정 실리콘 층 상에 형성되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 30: 실시예 27 또는 실시예 28에 있어서, 상기 압저항 소자는 박막 금속층을 포함하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 31: 실시예 1 내지 실시예 8 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 마이크로캔틸레버의 온도를 설정하고 감지하기 위해 상기 마이크로캔틸레버의 표면에 저항성 히터가 포함되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 32: 실시예 1 내지 실시예 8 중 어느 한 실시예에 있어서, 모든 센서로부터 수집된 데이터는 샘플링된 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위해 저장된 지문 데이터베이스와 비교되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 33: 실시예 1 내지 실시예 8 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 가스는 상기 센서에 노출되기 전에 농축되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 34: 실시예 1 내지 실시예 8 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 가스는 상기 센서에 노출되기 전에 분리기를 통과하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 35: 실시예 34에 있어서, 상기 분리기를 통과하는 가스 이동 시간은 가스 유형에 따라 다른, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 36: 실시예 35에 있어서, 상기 분리기는 가스 크로마토그래프인, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 37: 실시예 35에 있어서, 상기 가스는 시간에 따라 주기적으로 샘플링되고, 저장된 지문 데이터베이스 및 상기 분리기를 통과하는 알려진 가스 이동 시간과 상관되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 38: 실시예 2 내지 실시예 4 또는 실시예 6 내지 실시예 8 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 온도는 상기 촉매 마이크로핫플레이트 및 촉매 기준 마이크로핫플레이트 모두에 대해 미리 결정된 온도 단계들로 램프되고, 각각의 온도 단계를 달성하는 데 필요한 전력은 상기 마이크로핫플레이트 상의 저항성 히터로의 전압 및 전류를 측정하는 것에 의해 모니터링되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 39: 실시예 38에 있어서, 이전에 측정된 기준선 온도 램프의 각각의 온도 단계를 달성하는 데 필요한 전력은 델타 촉매 신호 및 델타 촉매 기준 신호를 생성하기 위해 현재 온도 램프로부터 감산되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 40: 실시예 39에 있어서, 상기 델타 촉매 기준 신호는 상기 촉매 센서에 의해 생성된 발열 열 신호에 비례하는 측정값을 생성하기 위해 상기 델타 촉매 신호로부터 감산되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위한 시스템.
실시예 41: 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법으로서, 상기 가스의 열 전도율을 검출하는 단계; 상기 가스의 점성 댐핑을 검출하는 단계; 온도, 압력 및 습도의 영향에 대해 상기 열 전도율 및 점성 댐핑을 보상하는 단계; 저장된 기준선과 대비해 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 기울기 및 크기를 결정하는 단계; 상기 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 기울기에 의해 상기 가스를 식별하는 단계; 및 저장된 가스별 교정을 상기 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 크기에 적용하여 상기 가스를 정량하는 단계를 포함하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 42: 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법으로서, 가스의 발열 반응 및 라이트-오프 온도(들)를 검출하는 단계; 상기 가스의 열 전도율을 검출하는 단계; 상기 가스의 점성 댐핑을 검출하는 단계; 온도, 압력 및 습도의 영향에 대해 상기 열 전도율 및 점성 댐핑을 보상하는 단계; 저장된 기준선과 대비해 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 기울기 및 크기를 결정하는 단계; 상기 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 기울기 및 상기 라이트-오프 온도(들)에 의해 상기 가스를 식별하는 단계; 및 저장된 가스별 교정을 상기 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 크기에 적용하여 상기 가스를 정량하는 단계를 포함하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 43: 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법으로서, 상기 가스의 발열 반응 및 라이트-오프 온도(들)를 검출하는 단계; 상기 가스의 열 전도율을 검출하는 단계; 상기 가스의 점성 댐핑을 검출하는 단계; 복수의 MOS 센서로부터 응답을 수집하는 단계; 온도, 압력 및 습도에 대해 검출된 응답을 보상하고, 비-인화성 가스로부터 인화성을 파싱하는 단계; 상기 라이트-오프 온도 및 저장된 기준선과 대비해 상기 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 기울기에 의해 인화성 가스를 식별하는 단계; 저장된 기준선과 대비해 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 기울기에 의해 비-인화성 가스를 식별하는 단계; 상기 MOS 센서 응답을 이용하여 가스 식별 모호성을 파싱하고 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터로 검출할 수 없는 가스를 식별하고 정량하는 단계; 및 저장된 가스별 교정을 상기 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 크기에 적용하여 열 전도율 및 점성 댐핑에 대한 검출된 변화를 갖는 가스를 정량하는 단계를 포함하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 44: 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법으로서, 상기 가스의 발열 반응 및 라이트-오프 온도(들)를 검출하는 단계; 상기 가스의 열 전도율을 검출하는 단계; 상기 가스의 점성 댐핑을 검출하는 단계; 복수의 MOS 센서로부터 응답을 수집하는 단계; 복수의 마이크로캔틸레버 센서로부터 응답을 수집하는 단계; 온도, 압력 및 습도에 대해 모든 센서 응답을 보상하고, 비-인화성 가스로부터 인화성을 파싱하는 단계; 상기 라이트-오프 온도 및 저장된 기준선과 대비해 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 기울기에 의해 인화성 가스를 식별하는 단계; 저장된 기준선과 대비해 상기 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 기울기에 의해 비-비-인화성 가스를 식별하는 단계; 상기 MOS 센서 응답 및 코팅된 마이크로캔틸레버 응답을 이용하여 가스 식별 모호성을 파싱하고 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터로 검출할 수 없는 가스를 식별하고 정량하는 단계; 및 저장된 가스별 교정을 상기 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 크기에 적용하여 열 전도율 및 점성 댐핑에 대한 검출된 변화를 갖는 가스를 정량하는 단계를 포함하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 45: 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법으로서, 상기 가스의 열 전도율을 검출하는 단계; 상기 가스의 점성 댐핑을 검출하는 단계; 온도, 압력 및 습도의 영향에 대해 상기 열 전도율 및 점성 댐핑을 보상하는 단계; 저장된 기준선과 대비해 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 기울기 및 크기를 결정하는 단계; 상기 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 기울기에 의해 상기 가스를 식별하는 단계; 및 저장된 가스별 교정을 상기 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 크기에 적용하여 상기 가스를 정량하는 단계를 포함하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 46: 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법으로서, 가스의 발열 반응 및 라이트-오프 온도(들)를 검출하는 단계; 상기 가스의 열 전도율을 검출하는 단계; 상기 가스의 점성 댐핑을 검출하는 단계; 온도, 압력 및 습도의 영향에 대해 상기 열 전도율 및 점성 댐핑을 보상하는 단계; 저장된 기준선과 대비해 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 기울기 및 크기를 결정하는 단계; 상기 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 기울기 및 상기 라이트-오프 온도(들)에 의해 상기 가스를 식별하는 단계; 및 저장된 가스별 교정을 상기 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 크기에 적용하여 상기 가스를 정량하는 단계를 포함하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 47: 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법으로서, 상기 가스의 발열 반응 및 라이트-오프 온도(들)를 검출하는 단계; 상기 가스의 열 전도율을 검출하는 단계; 상기 가스의 점성 댐핑을 검출하는 단계; 복수의 MOS 센서로부터 응답을 수집하는 단계; 온도, 압력 및 습도에 대해 검출된 응답을 보상하고, 비-인화성 가스로부터 인화성을 파싱하는 단계; 상기 라이트-오프 온도 및 저장된 기준선과 대비해 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 기울기에 의해 인화성 가스를 식별하는 단계; 저장된 기준선과 대비해 상기 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 기울기에 의해 비-인화성 가스를 식별하는 단계; 상기 MOS 센서 응답을 이용하여 가스 식별 모호성을 파싱하고 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터로 검출할 수 없는 가스를 식별하고 정량하는 단계; 및 저장된 가스별 교정을 상기 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 크기에 적용하여 열 전도율 및 점성 댐핑에 대한 검출된 변화를 갖는 가스를 정량하는 단계를 포함하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 48: 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법으로서, 상기 가스의 발열 반응 및 라이트-오프 온도(들)를 검출하는 단계; 상기 가스의 열 전도율을 검출하는 단계; 복수의 MOS 센서로부터 상기 가스의 점성 댐핑을 수집하는 응답을 검출하는 단계; 복수의 마이크로캔틸레버 센서로부터 응답을 수집하는 단계; 온도, 압력 및 습도에 대해 모든 센서 응답을 보상하고, 비-인화성 가스로부터 인화성을 파싱하는 단계; 상기 라이트-오프 온도 및 저장된 기준선과 대비해 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 기울기에 의해 인화성 가스를 식별하는 단계; 저장된 기준선과 대비해 상기 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 기울기에 의해 비-인화성 가스를 식별하는 단계; 상기 MOS 센서 응답 및 코팅된 마이크로캔틸레버 응답을 이용하여 가스 식별 모호성을 파싱하고 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터로 검출할 수 없는 가스를 식별하고 정량하는 단계; 및 저장된 가스별 교정을 상기 열 전도율 대 점성 댐핑 벡터의 크기에 적용하여 열 전도율 및 점성 댐핑에 대한 검출된 변화를 갖는 가스를 정량하는 단계를 포함하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 49: 실시예 41 내지 실시예 48 중 어느 한 실시예에 있어서, 다수의 온도에서 열 전도율을 더 측정하고, 가스 농도 및 식별의 추가적인 척도로서 결과 열 전도율 대 온도 벡터를 이용하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 50: 실시예 41 내지 실시예 48 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 가스의 열 전도율은 주위 온도보다 더 높은 온도에서 측정되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 51: 실시예 41 내지 실시예 48 중 어느 한 실시예에 있어서, 공기보다 더 낮은 밀도의 가스와 공기보다 더 높은 밀도의 가스에 의해 가스를 파싱하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 52: 실시예 41 내지 실시예 48 중 어느 한 실시예에 있어서, 온도 변화에 대해 마이크로핫플레이트 센서 및 마이크로캔틸레버 센서의 측정값을 보상하는데 사용되는 온도 센서를 더 이용하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 53: 실시예 41 내지 실시예 48 중 어느 한 실시예에 있어서, 습도 변화에 대해 마이크로핫플레이트 센서 및 마이크로캔틸레버 센서의 측정값을 보상하는데 사용되는 습도 센서를 더 이용하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 54: 실시예 41 내지 실시예 48 중 어느 한 실시예에 있어서, 압력 변화에 대해 마이크로핫플레이트 센서 및 마이크로캔틸레버 센서의 측정값을 보상하는데 사용되는 압력 센서를 더 이용하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 55: 실시예 42 내지 실시예 44 또는 실시예 46 내지 실시예 48 중 어느 한 실시예에 있어서, 기준 센서 응답은 온도, 압력, 습도 및 흐름 변화에 대해 촉매 센서를 보상하기 위해 촉매 센서 응답으로부터 감산되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 56: 실시예 41 내지 실시예 48 중 어느 한 실시예에 있어서, 각각의 센서로부터의 기준선 응답이 가스의 검출에 앞서 저장되고, 추가적인 분석에서 사용되는 델타 응답을 생성하기 위해 각각의 센서의 응답으로부터 이후 감산되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 57: 실시예 41 내지 실시예 48 중 어느 한 실시예에 있어서, 외부 가스 환경으로부터 마이크로핫플레이트로의 가스 흐름을 선택적으로 제한하는 필터를 더 이용하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 58: 실시예 41 내지 실시예 48 중 어느 한 실시예에 있어서, 마이크로핫플레이트와 외부 가스 환경 사이에 화염 역화 방지기를 더 이용하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 59: 실시예 41 내지 실시예 48 중 어느 한 실시예에 있어서, 마이크로캔틸레버의 품질 인자가 도출되고 상기 품질 인자는 밀도 및 점도의 점성 댐핑 성분의 개별 기여도를 파싱하는 데 사용되고, 밀도, 점도 및 열 전도율의 결합된 분석은 가스 성분 식별 및 그 농도를 식별하는 데 이용되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 60: 실시예 42 내지 실시예 44 또는 실시예 46 내지 실시예 48 중 어느 한 실시예에서, 마이크로핫플레이트 기준 센서 및 마이크로핫플레이트 촉매 센서로부터의 측정된 응답, 및 마이크로캔틸레버 센서 응답은 센서 드리프트를 보상하고 오기능을 검출하기 위해 서로 비교되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 61: 실시예 41 내지 실시예 48 중 어느 한 실시예에 있어서, 회로는 측정들 사이에 감소된 전력으로 동작되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 62: 실시예 41 내지 실시예 48 중 어느 한 실시예에 있어서, 센서를 위한 교정 데이터는 비휘발성 메모리에 저장되고, 센서 측정값을 교정하는데 사용되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 63: 실시예 41 내지 실시예 48 중 어느 한 실시예에 있어서, 가스의 농도를 정량하기 위한 교정 데이터는 비 휘발성 메모리에 저장되고 가스의 신원에 기초하여 선택되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 64: 실시예 41 내지 실시예 48 중 어느 한 실시예에 있어서, 상이한 가스에 대한 센서 응답 프로파일은 비휘발성 메모리에 저장되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 65: 실시예 41 내지 실시예 48 중 어느 한 실시예에 있어서, 점착성 댐핑을 감지하기 위해 마이크로캔틸레버가 사용되고 상기 마이크로캔틸레버의 진동을 구동 및 검출하기 위해 단일 압전 소자가 사용되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 66: 실시예 41 내지 실시예 48 중 어느 한 실시예에 있어서, 마이크로캔틸레버가 점성 댐핑을 감지하는데 사용되고 상기 마이크로캔틸레버의 진동은 압전 소자로 구동되고 압저항 소자로 감지되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 67: 실시예 41 내지 실시예 48 중 어느 한 실시예에 있어서, 마이크로캔틸레버가 점성 댐핑을 감지하는데 사용되고, 압저항 소자가 상기 마이크로캔틸레버의 진동을 열적으로 구동하는데 사용되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 68: 실시예 41 내지 실시예 48 중 어느 한 실시예에 있어서, 마이크로캔틸레버가 점성 댐핑을 감지하는 데 사용되고, 압저항 소자가 상기 마이크로캔틸레버의 진동을 감지하는 데 사용되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 69: 실시예 67 또는 실시예 68에 있어서, 상기 압저항 소자는 단결정 실리콘 층과 압저항 층 사이에 위치된 유전체 층을 두고 다결정 실리콘을 증착함으로써 상기 단결정 실리콘 층 상에 형성되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 70: 실시예 67 또는 실시예 68에 있어서, 상기 압저항 소자는 박막 금속층에 의해 형성되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 71: 실시예 41 내지 실시예 48 중 어느 한 실시예에 있어서, 모든 센서로부터 수집된 데이터는 샘플링된 가스를 검출, 식별 및 정량하기 위해 저장된 지문 데이터베이스와 비교되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 72: 실시예 41 내지 실시예 48 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 가스는 센서에 노출되기 전에 농축되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 73: 실시예 41 내지 실시예 48 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 가스는 센서에 노출되기 전에 분리기를 통과하는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 74: 실시예 73에 있어서, 상기 분리기를 통과하는 가스 이동 시간은 가스 유형에 따라 다른, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 75: 실시예 73에 있어서, 상기 분리기는 가스 크로마토그래프인, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 76: 실시예 73에 있어서, 상기 가스는 시간에 따라 주기적으로 샘플링되고, 저장된 지문 데이터베이스 및 상기 분리기를 통과하는 알려진 가스 이동 시간과 상관되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 77: 실시예 42 내지 실시예 44 또는 실시예 46 내지 실시예 48 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 온도는 촉매 및 촉매 기준 마이크로핫플레이트 모두에 대해 미리 결정된 온도 단계들로 램프되고, 각각의 온도 단계를 달성하는 데 필요한 전력은 상기 마이크로핫플레이트 상의 저항성 히터로의 전압 및 전류를 측정함으로써 모니터링되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 78: 실시예 77에 있어서, 이전에 측정된 기준선 온도 램프의 각각의 온도 단계를 달성하는 데 필요한 전력은 델타 촉매 및 델타 촉매 기준 신호를 생성하기 위해 현재 온도 램프로부터 감산되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 79: 실시예 78에 있어서, 상기 델타 촉매 기준 신호는 촉매 센서에 의해 생성된 발열 열 신호에 비례하는 측정값을 생성하기 위해 상기 델타 촉매 신호로부터 감산되는, 가스를 검출, 식별 및 정량하는 방법.
실시예 80: 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템으로서, 2개 이상의 온도에서 샘플에 노출된 열 전도율 센서의 응답을 측정하도록 구성된 열 전도율 센서; 및 상기 열 전도율 센서의 출력에 응답하여 상기 2개 이상의 온도 각각에서 상기 샘플의 열 전도율을 결정하고; 상기 2개 이상의 온도 각각에서 상기 샘플의 열 전도율에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 샘플의 하나 이상의 성분이 존재하는지를 결정하도록 구성된 처리 서브시스템을 포함하는, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 81: 실시예 80에 있어서, 상기 처리 서브시스템은 상기 샘플에 노출된 상기 2개 이상의 각각의 온도 각각에서 상기 열 전도율 센서의 응답으로부터 상기 열 전도율 센서의 기준선 응답을 감산함으로써 상기 2개 이상의 온도 각각에서 상기 샘플의 열 전도율을 결정하도록 구성된, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 82: 실시예 80 또는 실시예 81에 있어서, 상기 처리 서브시스템은 상기 2개 이상의 온도 중 제1 온도에서의 상기 샘플의 열 전도율 대 상기 2개 이상의 온도 중 제2 온도에서의 상기 샘플의 열 전도율의 비율에 기초하여 상기 샘플의 신원을 결정하도록 구성된, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 83: 실시예 80 내지 실시예 82 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 처리 서브시스템은 제1 온도에서의 상기 샘플의 열 전도율과 제2 온도에서의 상기 샘플의 열 전도율 중 적어도 하나에 기초하여 상기 샘플의 농도를 결정하도록 더 구성된, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 84: 실시예 80 내지 실시예 83 중 어느 한 실시예에 있어서, 촉매 마이크로핫플레이트 센서를 더 포함하고, 상기 처리 서브시스템은 상기 2개 이상의 온도 각각에서 상기 샘플에 상기 촉매 마이크로핫플레이트 센서를 노출시킨 것에 응답하여 상기 촉매 마이크로핫플레이트 센서의 출력을 수신하도록 더 구성된, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 85: 실시예 84에 있어서, 상기 열 전도율 센서가 상기 2개 이상의 온도 각각에서 상기 샘플에 노출되는 것과 동시에 상기 촉매 마이크로핫플레이트 센서가 상기 2개 이상의 온도 각각에서 상기 샘플에 노출되도록 위치된, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 86: 실시예 84 또는 실시예 85에 있어서, 상기 처리 서브시스템은, 상기 제1 온도에서 상기 샘플에 노출된 상기 제1 온도에서의 상기 촉매 마이크로핫플레이트 센서의 출력 대 상기 제2 온도에서 상기 샘플에 노출된 제2 온도에서의 상기 촉매 마이크로핫플레이트 센서의 출력의 비율을 결정하도록 구성된, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 87: 실시예 84 내지 실시예 86 중 어느 한 항에 있어서, 상기 처리 서브시스템은 상기 열 전도율 센서의 출력에 기초하여 상기 촉매 마이크로핫플레이트 센서의 출력을 보상하도록 구성된, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 88: 실시예 84 내지 실시예 87 중 어느 한 항에 있어서, 상기 처리 서브시스템은 상기 촉매 마이크로핫플레이트 센서의 출력에 기초하여 발열 반응과 반응 개시 중 하나의 것의 온도를 결정하도록 구성된, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 89: 실시예 84 내지 실시예 88 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 처리 서브시스템은 상기 2개 이상의 온도 중 하나 이상의 온도에서 상기 촉매 마이크로핫플레이트 센서의 출력의 크기와 상기 열 전도율 센서의 출력의 크기 중 적어도 하나에 기초하여 상기 샘플의 적어도 하나의 성분의 농도를 결정하도록 더 구성된, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 90: 실시예 84 내지 실시예 89 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 가스 샘플에 노출되도록 구성된 마이크로캔틸레버 센서를 더 포함하고, 상기 처리 서브시스템은 상기 마이크로캔틸레버 센서의 적어도 하나의 속성을 결정하도록 구성되고, 상기 마이크로캔틸레버 센서의 적어도 하나의 속성은 상기 마이크로캔틸레버 센서의 품질 인자, 공진 주파수, 직렬 커패시턴스, 직렬 인덕턴스, 직렬 저항, 점성 댐핑 및 대역폭으로 구성된 그룹으로부터 선택되고, 상기 처리 서브시스템은 상기 마이크로캔틸레버 센서의 상기 적어도 하나의 속성에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 샘플의 적어도 하나의 성분이 존재하는지를 결정하도록 구성된, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 91: 실시예 90에 있어서, 상기 처리 서브시스템은 상기 2 이상의 온도 중 하나 이상의 온도에서 상기 샘플의 점성 댐핑 및 상기 샘플의 열 전도율에 기초하여 상기 샘플의 적어도 하나의 성분의 농도를 결정하도록 구성된, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 92: 실시예 80 내지 실시예 91 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 샘플에 존재하는 하나 이상의 특정 분석물과 상호 작용하도록 구성된 코팅된 마이크로캔틸레버 센서와 금속 산화물 반도체 센서 중 적어도 하나를 더 포함하는, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 93: 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템으로서, 관심 대상 분석물을 포함하는 샘플에 노출되도록 위치된 불활성 마이크로캔틸레버; 및 처리 서브시스템을 포함하고, 상기 처리 서브시스템은 기준 샘플에 노출된 것에 응답하여 상기 불활성 마이크로캔틸레버의 품질 인자와 직렬 저항 중 적어도 하나와 상기 불활성 마이크로캔틸레버의 공진 주파수를 포함하는 기준선 데이터를 포함하는 메모리; 및 상기 샘플에 노출된 것에 응답하여 상기 불활성 마이크로캔틸레버의 품질 인자와 직렬 저항의 변화 중 적어도 하나와 공진 주파수의 변화에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 관심 대상 분석물이 존재하는지를 결정하도록 구성된 프로세서를 포함하는, 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 94: 실시예 93에 있어서, 열 전도율 센서를 더 포함하고, 상기 처리 서브시스템은 하나 이상의 온도에서 상기 샘플의 열 전도율에 기초하여 상기 관심 대상 분석물이 존재하는지를 결정하도록 더 구성된, 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 95: 실시예 93 또는 실시예 94에 있어서, 상기 처리 서브시스템은 상기 샘플에 노출된 것에 응답하여 상기 불활성 마이크로캔틸레버의 공진 주파수의 변화의 크기, 품질 인자의 변화의 크기, 및 직렬 저항의 변화의 크기 중 적어도 하나에 기초하여 상기 관심 대상 분석물의 농도를 결정하도록 구성된, 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 96: 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 방법으로서, 검출기의 열 전도율 센서를 샘플에 노출시키는 단계; 제1 온도 및 제2 온도에서 상기 샘플의 열 전도율을 결정하는 단계; 및 상기 제1 온도에서의 상기 샘플의 열 전도율 대 상기 제2 온도에서의 상기 샘플의 열 전도율의 비율에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 샘플에 하나 이상의 분석물이 존재하는지를 결정하는 단계를 포함하는, 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 방법.
실시예 97: 실시예 96에 있어서, 상기 제1 온도를 약 50℃ 내지 약 250℃로 선택하고, 상기 제2 온도를 약 300℃ 내지 약 800℃로 선택하는 단계를 더 포함하는, 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 방법.
실시예 98: 실시예 96 또는 실시예 97에 있어서, 상기 제1 온도에서의 상기 샘플의 열 전도율 및 상기 제2 온도에서의 상기 샘플의 열 전도율에 기초하여 상기 하나 이상의 분석물의 농도를 결정하는 단계를 더 포함하는, 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 방법.
실시예 99: 실시예 96 내지 실시예 98 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 제1 온도 및 상기 제2 온도를 선택된 대기 압력에서의 물의 비등점을 초과하도록 선택하는 단계를 더 포함하는, 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 방법.
실시예 100: 실시예 96 내지 실시예 99 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 제1 온도와 상기 제2 온도 중 적어도 하나의 온도를 공기의 열 전도율이 물의 열 전도율과 실질적으로 동일한 온도가 되도록 선택하는 단계를 더 포함하는, 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 방법.
실시예 101: 실시예 96 내지 실시예 100 중 어느 한 실시예에 있어서, 촉매 마이크로핫플레이트 센서를 상기 제1 온도 및 상기 제2 온도에서 상기 샘플에 노출시키는 단계, 및 상기 샘플에 노출된 상기 제1 온도 및 상기 제2 온도 각각에서 상기 촉매 마이크로핫플레이트 센서의 응답을 측정하는 단계를 더 포함하는, 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 방법.
실시예 102: 실시예 101에 있어서, 하나 이상의 분석물이 존재하는지를 결정하는 단계는 상기 제1 온도에서의 상기 촉매 마이크로핫플레이트 센서의 응답 대 상기 제2 온도에서의 상기 촉매 마이크로핫플레이트 센서의 응답의 비율에 기초하여 상기 하나 이상의 분석물이 존재하는지를 결정하는 단계를 더 포함하는, 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 방법.
실시예 103: 실시예 101 또는 실시예 102에 있어서, 하나 이상의 분석물이 존재하는지를 결정하는 단계는 하나 이상의 온도에서의 상기 촉매 마이크로핫플레이트 센서의 응답 대 상기 하나 이상의 온도에서의 상기 열 전도율 센서의 응답의 비율에 기초하여 상기 하나 이상의 분석물이 존재하는지를 결정하는 단계를 더 포함하는, 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 방법.
실시예 104: 실시예 96 내지 실시예 103 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 샘플에 노출된 불활성 마이크로캔틸레버의 품질 인자와 직렬 저항 중 적어도 하나와 공진 주파수를 결정하는 단계를 더 포함하는, 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 방법.
실시예 105: 실시예 104에 있어서, 상기 샘플에 하나 이상의 분석물이 존재하는지를 결정하는 단계는 상기 불활성 마이크로캔틸레버의 품질 인자와 직렬 저항 중 적어도 하나에 대한 상기 공진 주파수의 비율에 기초하여 상기 샘플에 하나 이상의 분석물이 존재하는지를 결정하는 단계를 더 포함하는, 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 방법.
실시예 106: 실시예 96 내지 실시예 105 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 샘플에 노출된 금속 산화물 반도체 센서와 코팅된 마이크로캔틸레버 중 적어도 하나의 것의 응답을 측정하는 단계를 더 포함하는, 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 방법.
실시예 107: 실시예 106에 있어서, 상기 샘플에 하나 이상의 분석물이 존재하는지를 결정하는 단계는 상기 샘플에 노출된 것에 응답하여 상기 금속 산화물 반도체 센서의 저항에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 샘플에 하나 이상의 분석물이 존재하는지를 결정하는 단계를 더 포함하는, 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 방법.
실시예 108: 가스 분석 시스템으로서, 적어도 하나의 센서; 및 상기 적어도 하나의 센서와 동작 가능하게 통신하는 처리 서브시스템을 포함하고, 상기 처리 서브시스템은 센서 파라미터 세트 중 2개 이상의 센서 파라미터에 기초하여 하나 이상의 벡터를 생성하도록 구성되고, 상기 센서 파라미터 세트는, 제1 온도에서의 샘플의 열 전도율; 제2 온도에서의 상기 샘플의 열 전도율; 상기 제1 온도에서의 발열 응답; 상기 제2 온도에서의 발열 응답; 상기 샘플에 노출된 것에 응답하여 마이크로캔틸레버의 공진 주파수 시프트; 상기 샘플에 노출된 것에 응답하여 상기 마이크로캔틸레버의 품질 인자 시프트; 상기 샘플에 노출된 것에 응답하여 상기 마이크로캔틸레버의 적어도 하나의 등가 회로 파라미터 시프트; 상기 샘플에 노출된 것에 응답하여 상기 제1 온도에서의 금속 산화물 반도체 저항 시프트; 상기 샘플에 노출된 것에 응답하여 상기 제2 온도에서의 금속 산화물 반도체 저항 시프트를 포함하고; 상기 처리 서브시스템은, 온도, 압력 및 습도 중 하나 이상의 영향에 대해 상기 적어도 하나의 센서의 응답을 보상하고; 상기 하나 이상의 벡터의 방향에 기초하여 상기 샘플 내 하나 이상의 가스의 신원을 결정하고; 상기 하나 이상의 벡터의 크기에 기초하여 상기 샘플 내 상기 하나 이상의 가스의 농도를 결정하도록 더 구성된, 가스 분석 시스템.
실시예 109: 실시예 108에 있어서, 상기 처리 서브시스템은 상기 센서 파라미터 세트 중 3개 이상의 센서 파라미터로 형성된 다차원 벡터에 기초하여 상기 샘플 내 하나 이상의 가스의 신원 및 농도를 결정하도록 구성된, 가스 분석 시스템.
실시예 110: 실시예 108 또는 실시예 109에 있어서, 상기 처리 서브시스템은 상기 센서 파라미터 세트 중 적어도 2개의 센서 파라미터와 상기 센서 파라미터 세트 중 적어도 2개의 다른 센서 파라미터 각각 사이의 관계에 기초하여 상기 샘플 내 하나 이상의 가스의 신원을 결정하도록 구성된, 가스 분석 시스템.
실시예 111: 실시예 108 내지 실시예 110 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 처리 서브시스템은 상기 제1 온도에서의 상기 샘플의 열 전도율, 상기 제2 온도에서의 상기 샘플의 열 전도율, 상기 제1 온도에서의 발열 응답, 및 상기 제2 온도에서의 발열 응답 사이의 관계에 기초하여 상기 샘플 내 하나 이상의 가스의 신원을 결정하도록 구성된, 가스 분석 시스템.
실시예 112: 실시예 108 내지 실시예 111 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 처리 서브시스템은 상기 샘플에 노출된 것에 응답하여 상기 마이크로캔틸레버의 공진 주파수 시프트, 및 상기 샘플에 노출된 것에 응답하여 상기 마이크로캔틸레버의 적어도 하나의 등가 회로 파라미터 시프트에 기초하여 상기 샘플 내 하나 이상의 가스의 신원을 결정하도록 더 구성된, 가스 분석 시스템.
실시예 113: 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템으로서, 적어도 하나의 열 전도율 센서로서, 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 제1 온도에 있는 동안 및 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 적어도 제2 온도에 있는 동안 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답을 측정하도록 구성된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서; 및 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 제1 온도에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답, 및 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 적어도 제2 온도에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 샘플의 적어도 하나의 성분이 존재하는지를 결정하도록 구성된 서브시스템을 포함하는, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 114: 실시예 113에 있어서, 상기 서브시스템은, 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 제1 온도에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답과, 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 제1 온도에 있는 동안 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 기준선 응답 사이의 제1 차이를 결정하고; 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 적어도 제2 온도에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답과, 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 적어도 제2 온도에 있는 동안 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 기준선 응답 사이의 제2 차이를 결정하도록 구성된, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 115: 실시예 114에 있어서, 상기 서브시스템은 상기 제1 차이 대 상기 제2 차이의 비율에 기초하여 상기 샘플의 신원을 결정하도록 구성된, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 116: 실시예 114에 있어서, 상기 서브시스템은 상기 제1 차이, 상기 제2 차이의 결합된 벡터의 크기, 상기 제1 차이의 크기, 및 상기 제2 차이의 크기 중 적어도 하나에 기초하여 상기 샘플의 농도를 결정하도록 구성된, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 117: 실시예 114 내지 실시예 116 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 제1 온도 및 상기 적어도 제2 온도에 있는 동안 상기 기준선 응답은 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 각각의 상기 제1 온도 및 상기 적어도 제2 온도 각각에 있는 동안 공기에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답을 포함하는, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 118: 실시예 114 내지 실시예 116 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 제1 온도 및 상기 적어도 제2 온도에 있는 동안 상기 기준선 응답은 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 각각의 상기 제1 온도 및 상기 적어도 제2 온도 각각에 있는 동안 기준 가스에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답을 포함하는, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 119: 실시예 118에 있어서, 상기 서브시스템은, 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 제1 온도에 있는 동안 상기 샘플의 열 전도율과 상기 기준 가스의 열 전도율 사이의 차이를 결정하고; 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 적어도 제2 온도에 있는 동안 상기 샘플의 열 전도율과 상기 기준 가스의 열 전도율 사이의 차이를 결정하도록 구성된, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 120: 실시예 113 내지 실시예 119 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서는 상기 제1 열 전도율 센서가 상기 제1 온도에 있는 동안 상기 샘플에 노출되도록 구성된 제1 열 전도율 센서, 및 상기 제2 열 전도율 센서가 상기 적어도 제2 온도에 있는 동안 상기 샘플에 노출되도록 구성된 제2 열 전도율 센서를 포함하는, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 121: 실시예 113 내지 실시예 119 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서는 단일 열 전도율 센서가 상기 제1 온도 및 상기 적어도 제2 온도에 있는 동안 상기 샘플에 노출되도록 구성된 상기 단일 열 전도율 센서를 포함하는, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 122: 실시예 113 내지 실시예 121 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 샘플에 노출된 동안 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 온도를 미리 결정된 온도로 램프시키도록 구성된 제어기를 더 포함하는, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 123: 실시예 113 내지 실시예 122 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 서브시스템은 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 제1 온도에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답 대 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 제2 온도에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답의 비율에 기초하여 상기 샘플의 신원을 결정하도록 구성된, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 124: 실시예 113 내지 실시예 123 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 서브시스템은 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 제1 온도에 있는 동안 또는 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 적어도 제2 온도에 있는 동안 상기 샘플의 농도와 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답 사이의 관계에 기초하여 상기 샘플의 평균 분자량과 농도 중 적어도 하나를 결정하도록 더 구성된, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 125: 실시예 113 내지 실시예 124 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 서브시스템은 상기 샘플의 열 전도율이 공기의 열 전도율과 동일한 온도에 기초하여 상기 샘플의 신원을 결정하도록 구성된, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 126: 실시예 113 내지 실시예 125 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 서브시스템은 공기의 열 전도율이 습한 공기의 열 전도율과 동일한 온도에서 상기 샘플의 열 전도율을 결정하도록 더 구성된, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 127: 실시예 113 내지 실시예 126 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 서브시스템은 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 제1 온도에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답 대 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 적어도 제2 온도에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답의 벡터의 크기와, 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 제1 온도와 상기 적어도 제2 온도 중 하나의 온도 또는 둘 모두의 온도에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답의 크기 중 적어도 하나에 기초하여 상기 샘플의 농도를 결정하도록 더 구성된, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 128: 실시예 113 내지 실시예 127 중 어느 한 실시예에 있어서, 온도, 압력, 습도, 및 흐름률 중 적어도 하나를 측정하도록 구성된 적어도 하나의 환경 센서를 더 포함하고, 상기 서브시스템은, 온도, 압력, 습도 및 흐름률 중 상기 적어도 하나에 대해 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 출력을 보상하도록 더 구성된, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 129: 실시예 113 내지 실시예 128 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 서브시스템은 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 약 50℃와 약 250℃ 사이의 제1 온도에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답, 및 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 약 300℃와 약 800℃ 사이의 제2 온도에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답을 결정하도록 구성된, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 130: 실시예 113 내지 실시예 129 중 어느 한 실시예에 있어서, 촉매 센서를 더 포함하고, 상기 서브시스템은 상기 촉매 센서가 상기 제1 온도와 상기 적어도 제2 온도 중 하나의 온도에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 촉매 센서의 응답과, 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 제1 온도와 상기 적어도 제2 온도의 각각에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답 사이의 차이에 기초하여 상기 적어도 하나의 성분이 존재하는지를 결정하도록 구성된, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 131: 실시예 113 내지 실시예 130 중 어느 한 실시예에 있어서, 댐핑 센서를 더 포함하고, 상기 서브시스템은 기준 가스에 노출된 상기 댐핑 센서의 기준선 응답과 대비해 상기 샘플에 노출된 상기 댐핑 센서의 응답 사이의 관계에 기초하여 상기 적어도 하나의 성분이 존재하는지를 결정하도록 더 구성된, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 132: 실시예 131에 있어서, 상기 서브시스템은 상기 적어도 하나의 공진 파라미터의 기준선과 대비해 상기 댐핑 센서의 적어도 하나의 공진 파라미터의 변화 사이의 관계에 기초하여 상기 적어도 하나의 성분이 존재하는지를 결정하도록 구성된, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 133: 실시예 130 또는 실시예 131에 있어서, 상기 댐핑 센서는 마이크로캔틸레버를 포함하는, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 134: 실시예 113 내지 실시예 133 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 샘플 내 하나 이상의 특정 분석물과 상호 작용하도록 구성된 금속 산화물 반도체 센서를 더 포함하고, 상기 서브시스템은 상기 샘플에 노출된 상기 금속 산화물 반도체 센서의 응답에 기초하여 상기 샘플의 적어도 하나의 성분이 존재하는지를 결정하도록 더 구성된, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 135: 실시예 113 내지 실시예 134 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 샘플에 존재하는 하나 이상의 특정 분석물과 상호 작용하도록 제형화된 코팅을 포함하는 마이크로캔틸레버 센서를 더 포함하고, 상기 서브시스템은 상기 샘플에 노출된 것에 응답하여 상기 마이크로캔틸레버 센서의 하나 이상의 공진 파라미터에 기초하여 상기 샘플의 적어도 하나의 성분이 존재하는지를 결정하도록 더 구성된, 하나 이상의 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 136: 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템으로서, 적어도 하나의 열 전도율 센서; 적어도 하나의 댐핑 센서; 및 서브시스템으로서, 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 약 50℃를 초과하는 온도에 있는 동안, 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답을 결정하고; 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 댐핑 센서의 응답을 결정하고; 및 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 약 50℃를 초과하는 온도에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답과, 상기 샘플에 노출된 상기 댐핑 센서의 응답 사이의 관계에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 샘플의 적어도 하나의 성분이 존재하는지를 결정하도록 구성된 상기 서브시스템을 포함하는, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 137: 실시예 136에 있어서, 상기 서브시스템은, 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 기준선 응답과 대비해 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답을 결정하고; 및 상기 적어도 하나의 댐핑 센서의 기준선 응답과 대비해 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 댐핑 센서의 응답을 결정하도록 구성된, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 138: 실시예 136에 있어서, 상기 서브시스템은, 상기 샘플의 열 전도율과 기준 가스의 열 전도율 사이의 차이에 기초하여 상기 기준 가스와 대비해 상기 샘플의 열 전도율의 변화를 결정하고; 및 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 댐핑 센서의 응답과 상기 적어도 하나의 댐핑 센서의 기준선 응답 사이의 차이에 기초하여 상기 적어도 하나의 댐핑 센서의 적어도 하나의 공진 파라미터의 변화를 결정하도록 구성된, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 139: 실시예 138에 있어서, 상기 서브시스템은 상기 샘플의 열 전도율과 상기 기준 가스의 열 전도율 사이의 차이와 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 댐핑 센서의 응답과 상기 적어도 하나의 댐핑 센서의 기준선 응답 사이의 차이의 비율에 기초하여 상기 샘플의 신원을 결정하도록 구성된, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 140: 실시예 138 또는 실시예 139에 있어서, 상기 서브시스템은 상기 열 전도율의 변화 대 상기 적어도 하나의 공진 파라미터의 변화의 벡터의 크기에 기초하여 상기 샘플의 농도를 결정하도록 구성된, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 141: 실시예 138 내지 실시예 140 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 서브시스템은 상기 기준 가스와 대비해 상기 샘플의 열 전도율의 변화, 상기 적어도 하나의 댐핑 센서의 적어도 하나의 공진 파라미터의 변화, 및 상기 적어도 하나의 댐핑 센서의 적어도 다른 공진 파라미터의 변화 사이의 관계에 기초하여 상기 샘플의 적어도 하나의 성분이 존재하는지를 결정하도록 구성된, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 142: 실시예 136 내지 실시예 141 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 적어도 하나의 댐핑 센서는 마이크로캔틸레버를 포함하는, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 143: 실시예 136 내지 실시예 142 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 샘플에 노출된 동안 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 온도를 미리 결정된 온도로 램프시키도록 구성된 제어기를 더 포함하는, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 144: 실시예 136 내지 실시예 143 중 어느 한 실시예에 있어서, 온도, 압력, 습도 및 흐름률 중 적어도 하나를 측정하도록 구성된 적어도 하나의 환경 센서를 더 포함하고, 상기 서브시스템은 온도, 압력, 습도 및 흐름률 중 상기 적어도 하나에 대해 상기 열 전도율 센서의 출력 및 상기 적어도 하나의 댐핑 센서의 출력을 보상하도록 더 구성된, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 145: 실시예 136 내지 실시예 144 중 어느 한 실시예에 있어서, 촉매 센서를 더 포함하고, 상기 서브시스템은 상기 촉매 센서를 상기 샘플에 노출시킨 것에 응답하여 상기 촉매 센서로부터의 출력을 수신하도록 더 구성되고, 상기 촉매 센서의 출력에 기초하여 상기 적어도 하나의 성분이 존재하는지를 결정하도록 더 구성된, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 146: 실시예 145에 있어서, 상기 촉매 센서는 촉매 마이크로핫플레이트 센서와 촉매 마이크로캔틸레버 센서 중 하나를 포함하는, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 147: 실시예 145 또는 실시예 146에 있어서, 상기 서브시스템은 상기 촉매 센서로부터의 발열 응답을 검출한 것에 응답하여 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 댐핑 센서의 응답과 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답 사이의 관계에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 샘플의 적어도 하나의 성분의 신원과 농도 중 적어도 하나를 결정하도록 구성된, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 148: 실시예 136 내지 실시예 147 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 샘플에 존재하는 하나 이상의 특정 분석물과 상호 작용하도록 구성된 금속 산화물 반도체 센서를 더 포함하고, 상기 서브시스템은, 상기 샘플에 노출된 상기 금속 산화물 반도체 센서의 반응에 기초하여 상기 샘플의 적어도 하나의 성분이 존재하는지를 결정하도록 더 구성된, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 149: 실시예 136 내지 실시예 148 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 샘플에 존재하는 하나 이상의 특정 분석물과 상호 작용하도록 제형화된 코팅을 포함하는 마이크로캔틸레버 센서를 더 포함하고, 상기 서브시스템은 상기 샘플에 노출된 것에 응답하여 상기 마이크로캔틸레버 센서의 하나 이상의 공진 파라미터에 기초하여 상기 샘플의 적어도 하나의 성분이 존재하는지를 결정하도록 더 구성된, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 150: 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템으로서, 적어도 하나의 열 전도율 센서; 적어도 하나의 촉매 센서; 및 서브시스템으로서, 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 제1 온도 및 적어도 제2 온도 각각에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답을 결정하고; 상기 적어도 하나의 촉매 센서가 상기 제1 온도 및 상기 적어도 제2 온도 각각에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 촉매 센서의 응답을 결정하고; 및 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 제1 온도 및 상기 적어도 제2 온도 각각에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답, 및 상기 적어도 하나의 촉매 센서가 상기 제1 온도 및 상기 적어도 제2 온도 각각에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 촉매 센서의 응답 에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 샘플의 적어도 하나의 성분이 존재하는지를 결정하도록 구성된 상기 서브시스템을 포함하는, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 151: 실시예 150에 있어서, 상기 서브시스템은, 상기 제1 온도 및 상기 적어도 제2 온도 각각에서의 기준선 열 전도율 응답과 대비해 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 제1 온도 및 상기 적어도 제2 온도 각각에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답의 변화를 결정하고; 각각의 상기 제1 온도 및 상기 적어도 제2 온도 각각에서의 기준선 촉매 응답과 대비해 상기 적어도 하나의 촉매 센서가 상기 제1 온도 및 상기 적어도 제2 온도 각각에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 촉매 센서의 응답의 변화를 결정하는 것에 의해 상기 제1 온도 및 상기 적어도 제2 온도 각각에서의 촉매 활성을 결정하고; 및 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 제1 온도 및 상기 적어도 제2 온도 각각에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답의 변화; 및 상기 제1 온도에서의 촉매 활성 및 상기 적어도 제2 온도에서의 촉매 활성에 기초하여 상기 적어도 하나의 성분이 존재하는지를 결정하도록 구성된, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 152: 실시예 151에 있어서, 상기 서브시스템은, 상기 제1 온도에서의 촉매 활성과 상기 제1 온도에서의 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답의 변화 사이의 차이에 의해 결정된 상기 제1 온도에서의 발열 응답; 및 상기 적어도 제2 온도에서의 촉매 활성과 상기 적어도 제2 온도에서의 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답의 변화 사이의 차이에 의해 결정되는 상기 적어도 제2 온도에서의 발열 응답에 기초하여 상기 적어도 하나의 성분이 존재하는지를 결정하도록 구성된, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 153: 실시예 152에 있어서, 상기 서브시스템은 상기 제1 온도에서의 발열 응답 대 상기 적어도 제2 온도에서의 발열 응답의 비율에 기초하여 상기 적어도 하나의 성분이 존재하는지를 결정하도록 구성된, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 154: 실시예 151 내지 실시예 153 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 서브시스템은 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답의 변화 및 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 촉매 센서의 촉매 활성이 임계값을 초과하는 온도를 결정한 것에 응답하여 상기 샘플의 적어도 하나의 성분의 신원을 결정하도록 구성된, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 155: 실시예 151 내지 실시예 154 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 서브시스템은 상기 제1 온도에서의 촉매 활성 대 상기 적어도 제2 온도에서의 촉매 활성의 비율에 기초하여 상기 샘플의 신원을 결정하도록 더 구성된, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 156: 실시예 151 내지 실시예 155 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 서브시스템은 상기 제1 온도에서의 촉매 활성의 크기와 상기 적어도 제2 온도에서의 촉매 활성의 크기 중 적어도 하나에 기초하여 상기 샘플 내 하나 이상의 가스의 농도를 결정하도록 구성된, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 157: 실시예 151 내지 실시예 156 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 서브시스템은, 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 제1 온도에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답의 변화; 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 적어도 제2 온도에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답의 변화; 상기 제1 온도에서의 촉매 활성; 및 상기 적어도 제2 온도에서의 촉매 활성 중 적어도 2개의 것의 비율에 기초하여 상기 샘플의 신원을 결정하도록 구성된, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 158: 실시예 151 내지 실시예 157 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 서브시스템은, 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 제1 온도에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답의 변화의 크기; 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 적어도 제2 온도에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답의 변화의 크기; 상기 제1 온도에서의 촉매 활성의 크기; 및 상기 적어도 제2 온도에서의 촉매 활성의 크기 중 적어도 하나에 기초하여 상기 샘플의 적어도 하나의 성분의 농도를 결정하도록 구성된, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 159: 실시예 150 내지 실시예 158 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 촉매 센서는 촉매 마이크로핫플레이트 센서를 포함하는, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 160: 실시예 150 내지 실시예 158 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 촉매 센서는 히터를 포함하는 마이크로캔틸레버 센서를 포함하는, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 161: 실시예 150 내지 실시예 160 중 어느 한 실시예에 있어서, 댐핑 센서를 더 포함하고, 상기 서브시스템은 상기 적어도 하나의 공진 파라미터의 기준선 값과 대비해 상기 샘플에 노출된 것에 응답하여 상기 댐핑 센서의 적어도 하나의 공진 파라미터의 변화에 기초하여 상기 샘플의 적어도 하나의 성분의 신원을 결정하도록 더 구성된, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 162: 실시예 150 내지 실시예 161 중 어느 한 실시예에 있어서, 온도, 압력, 습도, 및 흐름률 중 적어도 하나를 측정하도록 구성된 적어도 하나의 환경 센서를 더 포함하고, 상기 서브시스템은 온도, 압력, 습도 및 흐름률 중 적어도 하나를 측정한 것에 기초하여 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답 및 상기 적어도 하나의 촉매 센서의 출력을 보상하도록 더 구성된, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 163: 실시예 150 내지 실시예 162 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 샘플에 존재하는 하나 이상의 특정 분석물과 상호 작용하도록 구성된 금속 산화물 반도체 센서를 더 포함하고, 상기 서브시스템은 상기 샘플에 노출된 상기 금속 산화물 반도체 센서의 응답에 기초하여 상기 샘플의 적어도 하나의 성분이 존재하는지를 결정하도록 더 구성된, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 164: 실시예 150 내지 실시예 163 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 샘플에 존재하는 하나 이상의 특정 분석물과 상호 작용하도록 제형화된 코팅을 포함하는 적어도 하나의 마이크로캔틸레버 센서를 더 포함하고, 상기 서브시스템은 상기 샘플에 노출된 것에 응답하여 상기 적어도 하나의 마이크로캔틸레버 센서의 하나 이상의 공진 파라미터에 기초하여 상기 샘플의 적어도 하나의 성분이 존재하는지를 결정하도록 더 구성된, 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 시스템.
실시예 165: 샘플의 신원을 결정하기 위한 시스템으로서, 적어도 하나의 열 전도율 센서; 적어도 하나의 촉매 센서; 적어도 하나의 댐핑 센서; 및 서브시스템으로서, 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 제1 온도 및 제2 온도에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답에 기초하여 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 제1 온도 및 제2 온도 각각에 있는 동안 상기 샘플의 열 전도율을 결정하고; 상기 적어도 하나의 촉매 센서가 상기 제1 온도 및 상기 제2 온도 각각에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 촉매 센서의 응답을 결정하고; 각각의 상기 제1 온도 및 상기 제2 온도 각각에서의 기준선 촉매 응답과 대비해 상기 적어도 하나의 촉매 센서가 상기 제1 온도 및 상기 제2 온도 각각에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 촉매 센서의 응답의 변화를 결정하는 것에 의해 상기 제1 온도 및 상기 제2 온도 각각에서의 촉매 활성을 결정하고; 및 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 댐핑 센서의 응답을 결정하도록 구성된 상기 서브시스템을 포함하는, 샘플의 신원을 결정하기 위한 시스템.
실시예 166: 실시예 165에 있어서, 상기 서브시스템은, 상기 제1 온도에서의 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 기준선 열 전도율 응답과 대비해 상기 제1 온도에서 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답의 변화와 상기 제1 온도에서의 촉매 활성 사이의 차이에 의해 결정된 상기 제1 온도에서의 발열 응답; 및 상기 제2 온도에서의 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 기준선 열 전도율 응답과 대비해 상기 제2 온도에서 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답의 변화와 상기 제2 온도에서의 촉매 활성 사이의 차이에 의해 결정된 상기 제2 온도에서의 발열 응답에 기초하여 상기 샘플의 적어도 하나의 성분이 존재하는지를 결정하도록 구성된, 샘플의 신원을 결정하기 위한 시스템.
실시예 167: 실시예 165 또는 실시예 166에 있어서, 상기 서브시스템은, 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 제1 온도에 있는 동안 기준 가스의 열 전도율과 대비해 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 제1 온도에 있는 동안 상기 샘플의 열 전도율의 변화; 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 제2 온도에 있는 동안 상기 기준 가스의 열 전도율과 대비해 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 제2 온도에 있는 동안 상기 샘플의 열 전도율의 변화; 상기 제1 온도에서의 상기 적어도 하나의 촉매 센서의 촉매 활성; 상기 제2 온도에서의 상기 적어도 하나의 촉매 센서의 촉매 활성; 및 상기 제1 온도와 상기 제2 온도 중 하나의 온도 또는 둘 모두의 온도에서 상기 적어도 하나의 촉매 센서의 열 전도율과 상기 촉매 활성의 변화 중 하나 또는 둘 모두와 대비해 상기 적어도 하나의 댐핑 센서의 적어도 하나의 공진 파라미터의 변화를 다차원 분석하는 것에 기초하여 상기 샘플에 하나 이상의 분석물이 존재하는지를 결정하도록 구성된, 샘플의 신원을 결정하기 위한 시스템.
실시예 168: 실시예 165 내지 실시예 167 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 샘플에 존재하는 하나 이상의 특정 분석물과 상호 작용하도록 구성된 금속 산화물 반도체 센서를 더 포함하고, 상기 서브시스템은 상기 샘플에 노출된 상기 금속 산화물 반도체 센서의 응답에 기초하여 상기 샘플의 적어도 하나의 성분이 존재하는지를 결정하도록 더 구성된, 샘플의 신원을 결정하기 위한 시스템.
실시예 169: 실시예 165 내지 실시예 168 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 샘플에 존재하는 하나 이상의 특정 분석물과 상호 작용하도록 제형화된 코팅을 포함하는 적어도 하나의 마이크로캔틸레버 센서를 더 포함하고, 상기 서브시스템은 상기 샘플에 노출된 것에 응답하여 상기 적어도 하나의 마이크로캔틸레버 센서의 하나 이상의 공진 파라미터에 기초하여 상기 샘플의 적어도 하나의 성분이 존재하는지를 결정하도록 더 구성된, 샘플의 신원을 결정하기 위한 시스템.
실시예 170: 실시예 165 내지 실시예 169 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서, 상기 적어도 하나의 촉매 센서, 및 상기 적어도 하나의 댐핑 센서에 앞서 상기 샘플에 노출되도록 위치된 가스 전농축기를 더 포함하고, 상기 가스 전농축기로부터 분석물의 탈착은 상기 가스 전농축기의 온도를 램프시킴으로써 제어되고, 상기 서브시스템은 적어도 하나의 온도에서 생성된 적어도 하나의 지문에 기초하여 상이한 성분의 신원을 결정하도록 구성된, 샘플의 신원을 결정하기 위한 시스템.
실시예 171: 실시예 170에 있어서, 상기 가스 전농축기에 근접하여 위치된 금속 산화물 반도체 센서와 코팅된 마이크로캔틸레버 센서 중 적어도 하나를 더 포함하는, 샘플의 신원을 결정하기 위한 시스템.
실시예 172: 실시예 165 내지 실시예 171 중 어느 한 실시예에 있어서, 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서, 상기 적어도 하나의 촉매 센서, 및 상기 적어도 하나의 댐핑 센서에 근접하여 위치된 분리기를 더 포함하고, 상기 서브시스템은 상기 분리기로부터의 시간 시퀀스된 출력 동안 각각의 성분의 적어도 하나의 지문에 기초하여 상기 샘플 내 상이한 성분의 신원을 결정하도록 구성된, 샘플의 신원을 결정하기 위한 시스템.
실시예 173: 실시예 172에 있어서, 상기 가스 분리기에 근접하여 위치된 금속 산화물 반도체 센서와 코팅된 마이크로캔틸레버 센서 중 적어도 하나를 더 포함하는, 샘플의 신원을 결정하기 위한 시스템.
본 명세서에 개시된 본 발명의 실시예는 현재 바람직한 것으로 고려되지만, 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 다양한 변경 및 수정이 이루어질 수 있다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구 범위에 제시되고, 등가범위 내에 있는 모든 변경이 본 명세서에 포함된다.
본 발명의 실시예는 다양한 변형 및 대안적인 형태를 받을 수 있지만, 특정 실시예들이 도면에서 예로서 도시되고 본 명세서에서 상세하게 설명되었다. 그러나, 본 발명은 개시된 특정 형태로 제한되지 않는 것으로 이해된다. 오히려, 본 발명은 다음의 첨부된 청구범위 및 그 등가범위에 의해 한정된 본 발명의 범위 내에 있는 모든 수정, 변형, 조합 및 대안을 포함한다.

Claims (36)

  1. 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템으로서,
    적어도 하나의 열 전도율 센서로서, 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 제1 온도에 있는 동안 및 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 제2 온도에 있는 동안 샘플에 노출되도록 구성된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서; 및
    서브시스템으로서,
    상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 제1 온도에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답 대 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 제2 온도에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답의 비율에 기초하여 상기 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하도록 구성된 상기 서브시스템을 포함하는,
    샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 서브시스템은,
    상기 제1 온도에서의 상기 샘플에 대한 상기 열 전도율 센서의 상기 응답과 상기 제1 온도에서의 제1 기준선 응답 사이의 차이를 포함하는 제1 차이를 결정하고,
    상기 제2 온도에서의 상기 샘플에 대한 상기 열 전도율 센서의 상기 응답과 상기 제2 온도에서의 제2 기준선 응답 사이의 차이를 포함하는 제2 차이를 결정하도록 구성되는,
    샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 서브시스템은, 상기 제1 온도에서의 상기 샘플의 열 전도율과 상기 제2 온도에서의 상기 샘플의 열 전도율의 비율에 기초하여 상기 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하도록 구성되는,
    샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 서브시스템은, 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 제1 온도에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답과, 상기 제1 온도에서의 기준 가스에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 상기 응답 사이의 차이의 크기에 기초하여 상기 샘플의 적어도 하나의 요소의 농도를 결정하도록 더 구성되는,
    샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 서브시스템은, 온도의 함수로서 상기 샘플의 열 전도율의 변화에 기초하여 상기 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하도록 더 구성되는,
    샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 서브시스템은, 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서를 상기 제1 온도에 유지시키고 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 샘플에 노출되는 동안 상기 제1 온도를 유지하기 위한 전력을 측정함으로써 상기 제1 온도에서의 상기 샘플의 열 전도율을 결정하도록 구성되는,
    샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 서브시스템은 상기 샘플의 k-인자를 결정하도록 구성되는,
    샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 서브시스템은 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 제1 온도에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답 대(versus) 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서가 상기 제2 온도에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 적어도 하나의 열 전도율 센서의 응답의 벡터의 크기에 기초하여 상기 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하도록 더 구성되는,
    샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
  9. 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 방법으로서,
    열 전도율 센서를 상기 열 전도율 센서가 제1 온도에 있는 동안 샘플에 노출시키는 단계;
    상기 열 전도율 센서가 제1 온도에서 상기 샘플에 노출되어 있는 동안 상기 열 전도율 센서의 응답을 측정하는 단계;
    상기 열 전도율 센서를 상기 열 전도율 센서가 제2 온도에 있는 동안 샘플에 노출시키는 단계;
    상기 열 전도율 센서가 제2 온도에서 상기 샘플에 노출되어 있는 동안 상기 열 전도율 센서의 응답을 측정하는 단계; 및
    상기 열 전도율 센서가 상기 제1 온도에 있는 동안의 상기 열 전도율 센서의 상기 샘플에 대한 응답에 대한 상기 열 전도율 센서가 상기 제2 온도에 있는 동안의 상기 열 전도율 센서의 상기 샘플에 대한 응답의 비율에 기초하여 상기 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 단계를 포함하는,
    샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 방법.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 열 전도율 센서의 상기 샘플에 대한 상기 제1 온도와 상기 제2 온도 각각에서의 응답에 기초하여 상기 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하는 단계는,
    상기 열 전도율 센서가 상기 제1 온도에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 열 전도율 센서의 응답과 상기 열 전도율 센서가 상기 제2 온도에 있는 동안 상기 샘플에 노출된 상기 열 전도율 센서의 응답의 비율에 기초하여 상기 적어도 하나의 속성을 결정하는 단계를 포함하는,
    샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 방법.
  11. 청구항 9에 있어서,
    온도, 압력, 습도, 및 흐름률에 기초하여 상기 센서의 기준선 응답을 결정하는데 사용되는 데이터를 상기 센서의 메모리에 저장하는 단계를 더 포함하는,
    샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 방법.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 샘플의 온도, 압력, 상대 습도, 및 흐름률 중 하나 이상에 기초하여 제1 기준선 응답 및 제2 기준선 응답을 결정하는 단계를 더 포함하는,
    샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 방법.
  13. 청구항 9에 있어서,
    상기 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하는 단계는,
    가스 또는 가스 혼합물을 포함하는 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 단계를 포함하는,
    샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 방법.
  14. 청구항 9에 있어서,
    상기 샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하는 단계는,
    상기 열 전도율 센서의 상기 샘플에 대한 상기 제1 온도에서의 응답과 제1 기준선 응답의 차이를 포함하는 제1 차이를 결정하는 단계;
    상기 열 전도율 센서의 상기 샘플에 대한 상기 제2 온도에서의 응답과 제2 기준선 응답의 차이를 포함하는 제2 차이를 결정하는 단계; 및
    상기 제1 차이, 상기 제2 차이, 또는 양자 모두에 기초하여 상기 샘플에서 적어도 하나의 요소의 존재를 결정하는 단계를 포함하는,
    샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 방법.
  15. 청구항 14에 있어서,
    상기 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 단계는,
    상기 제1 차이의 상기 제2 차이에 대한 비율에 기초하여 상기 샘플의 신원을 결정하는 단계를 포함하는,
    샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 방법.
  16. 청구항 14에 있어서,
    온도, 압력, 상대 습도, 및 흐름률 중 하나 이상에 대해 상기 제1 차이와 상기 제2 차이를 보상하는 단계; 및
    보상된 상기 제1 차이의 보상된 상기 제2 차이에 대한 비율에 기초하여 k-인자를 결정하는 단계를 더 포함하는,
    샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 방법.
  17. 청구항 14에 있어서,
    상기 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 단계는,
    상기 제1 차이 또는 상기 제2 차이에 기초하여 상기 샘플의 하나 이상의 요소의 농도를 결정하는 단계를 포함하는,
    샘플의 적어도 하나의 속성을 결정하기 위한 방법.
  18. 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템으로서,
    열 전도율 센서;
    댐핑 센서; 및
    서브시스템으로서,
    샘플에 노출된 상기 열 전도율 센서의 응답과 상기 열 전도율 센서의 기준선 응답 사이의 차이를 포함하는 제1 차이를 결정하도록,
    샘플에 노출된 상기 댐핑 센서의 응답과 상기 댐핑 센서의 기준선 응답 사이의 차이를 포함하는 제2 차이를 결정하도록, 및
    상기 제1 차이와 상기 제2 차이 사이의 관계에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하도록 구성된 상기 서브시스템을 포함하는,
    샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
  19. 청구항 18에 있어서,
    상기 서브시스템은 상기 샘플의 분석물의 농도를 결정하도록 구성되는,
    샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
  20. 청구항 18에 있어서,
    상기 서브시스템은 상기 제1 차이에 대한 상기 제2 차이의 비율에 기초하여 상기 샘플의 하나 이상의 요소의 존재를 결정하도록 구성되는,
    샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
  21. 청구항 18에 있어서,
    상기 서브시스템은 제1 온도에서의 상기 열 전도율 센서의 응답과 제2 온도에서의 상기 열 전도율 센서의 응답의 차이에 기초하여 환경 영향을 보상하도록 구성되는,
    샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
  22. 청구항 18에 있어서,
    촉매 센서를 더 포함하고,
    상기 서브시스템은 상기 샘플에 노출된 상기 촉매 센서의 응답에 기초하여 상기 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하도록 구성되는,
    샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
  23. 청구항 18에 있어서,
    상기 서브시스템은 품질 인자 및 상기 댐핑 센서의 직렬 저항 중 하나의 변화에 기초하여 상기 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하도록 더 구성되는,
    샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
  24. 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 방법으로서,
    샘플에 노출된 열 전도율 센서의 응답을 측정하는 단계;
    상기 샘플에 노출된 상기 열 전도율 센서의 응답과 상기 열 전도율 센서의 기준선 응답 사이의 차이를 포함하는 제1 차이를 결정하는 단계;
    샘플에 노출된 댐핑 센서의 응답을 측정하는 단계;
    상기 샘플에 노출된 상기 댐핑 센서의 응답과 상기 댐핑 센서의 기준선 응답 사이의 차이를 포함하는 제2 차이를 결정하는 단계;
    상기 제1 차이와 상기 제2 차이 사이의 관계에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 단계를 포함하는,
    샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 방법.
  25. 청구항 24에 있어서,
    상기 제1 차이와 상기 제2 차이 사이의 상기 관계에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 단계는,
    상기 제2 차이에 기초하여 상기 샘플의 분석물의 농도를 결정하는 단계를 포함하는,
    샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 방법.
  26. 청구항 24에 있어서,
    상기 제1 차이와 상기 제2 차이 사이의 상기 관계에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 단계는,
    상기 제1 차이의 상기 제2 차이에 대한 비율에 기초하여 상기 샘플의 하나 이상의 요소의 존재를 결정하는 단계를 포함하는,
    샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 방법.
  27. 청구항 24에 있어서,
    상기 샘플에 노출된 상기 열 전도율 센서의 응답을 결정하는 단계는 제1 온도에서 상기 샘플에 노출된 상기 열 전도율 센서의 제1 응답을 측정하는 단계를 포함하며,
    제2 온도에서 상기 샘플에 노출된 상기 열 전도율 센서의 제2 응답을 측정하는 단계, 및
    상기 제1 응답 및 상기 제2 응답에 기초하여 환경 영향에 대해 상기 열 전도율 센서의 응답을 보상하는 단계를 더 포함하는,
    샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 방법.
  28. 청구항 24에 있어서,
    상기 샘플에 노출된 촉매 센서의 응답을 측정하는 단계; 및
    상기 샘플에 노출된 상기 촉매 센서의 응답에 기초하여 상기 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 단계를 더 포함하는,
    샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 방법.
  29. 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템으로서,
    열 전도율 센서;
    금속 산화물 반도체(MOS) 센서; 및
    서브시스템으로서, 상기 열 전도율 센서가 노출된 샘플의 열 전도율 변화 및 상기 금속 산화물 반도체 센서의 저항에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하도록 구성되는, 상기 서브시스템을 포함하는,
    샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
  30. 청구항 29에 있어서,
    상기 금속 산화물 반도체(MOS) 센서는 금속 산화물, 도핑된 금속 산화물, 중합체 물질, 이온 전도체, 반도체 물질, 또는 이들의 조합을 포함하는 금속 산화물 반도체 코팅을 포함하는,
    샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
  31. 청구항 29에 있어서,
    상기 금속 산화물 반도체(MOS) 센서는 일산화탄소, 이산화탄소, 또는 황화수소와 상호 작용하도록 되어 있는 코팅을 포함하는,
    샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
  32. 청구항 29에 있어서,
    상기 금속 산화물 반도체(MOS) 센서는 복수의 금속 산화물 반도체 센서들을 포함하는,
    샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 시스템.
  33. 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 방법으로서,
    샘플에 노출된 열 전도율 센서의 응답을 측정하는 단계;
    상기 샘플에 노출된 금속 산화물 반도체(MOS) 센서의 저항을 측정하는 단계; 및
    상기 샘플에 노출된 상기 열 전도율 센서의 응답의 변화 및 상기 샘플에의 노출에 반응한 상기 금속 산화물 반도체(MOS) 센서의 저항에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 단계를 포함하는,
    샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 방법.
  34. 청구항 33에 있어서,
    상기 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 단계는 상기 샘플의 하나 이상의 가스의 존재를 결정하는 단계를 포함하는,
    샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 방법.
  35. 청구항 33에 있어서,
    상기 샘플의 하나 이상의 속성을 결정하는 단계는 상기 샘플의 하나 이상의 가스의 농도를 결정하는 단계를 포함하는,
    샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 방법.
  36. 청구항 33에 있어서,
    상기 샘플에 노출된 열 전도율 센서의 응답을 측정하는 단계는 열 전도율의 비율과 크기를 온도의 함수로서 측정하는 단계를 포함하는,
    샘플의 하나 이상의 속성을 결정하기 위한 방법.
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Families Citing this family (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10852261B2 (en) * 2016-10-29 2020-12-01 Sendsor Gmbh Sensor and method for measuring respiratory gas properties
DE102017124256A1 (de) 2016-10-29 2018-05-03 Sendsor Gmbh Sensor und Verfahren zum Messen der Eigenschaften des Atemgas
EP3315956A1 (en) * 2016-10-31 2018-05-02 Sensirion AG Multi-parametric sensor with bridge structure
WO2018213280A2 (en) 2017-05-15 2018-11-22 Gas Activated Systems Engine overspeed device and method
US11300461B2 (en) * 2017-12-20 2022-04-12 Endress+Hauser Flowtec Ag Measuring device for the determination of at least one thermal property of a fluid, especially the volumetric heat capacity and the thermal conductivity
EP3521816A1 (fr) * 2018-02-06 2019-08-07 L'air Liquide Societe Anonyme Pour L'etude Et L'exploitation Des Procedes Georges Claude Méthode de contrôle sur site de la qualité des gaz livrés sur un site industriel consommateur utilisant la technique de la conductivité thermique
WO2019215587A2 (en) 2018-05-07 2019-11-14 King Abdullah University Of Science And Technology Vapor and/or gas concentration and temperature sensor
CN111386000B (zh) * 2018-12-28 2021-08-31 财团法人工业技术研究院 微机电加热装置
TWI672262B (zh) * 2018-12-28 2019-09-21 財團法人工業技術研究院 微機電加熱裝置
WO2020142962A1 (zh) * 2019-01-09 2020-07-16 深圳市大疆创新科技有限公司 温度数据处理方法及装置、测距系统和移动终端
US10703625B1 (en) 2019-03-29 2020-07-07 Industrial Technology Research Institute Microelectromechanical system (MEMS) apparatus with adjustable spring
US11940400B1 (en) * 2019-05-15 2024-03-26 Gas Activated Systems Gas sensor systems and methods of using same
CN110095508B (zh) * 2019-05-24 2020-07-10 西安交通大学 基于单个传感器进行气体识别的方法与装置
CN110806429A (zh) * 2019-08-08 2020-02-18 杭州市富阳区浙工大银湖创新创业研究院 一种弯折状态下具有电阻补偿功能的电阻式柔性气体传感器及其制备方法
DE102019123874A1 (de) * 2019-09-05 2021-03-11 Truedyne Sensors AG Vorrichtung zur Bestimmung einer thermophysikalischen Eigenschaft eines Gases
WO2021050294A1 (en) * 2019-09-10 2021-03-18 Integrated Energy Services Corporation System and method for assuring building air quality
CN114631018A (zh) * 2019-10-22 2022-06-14 内华达纳米技术系统公司 操作和校准气体传感器的方法及相关的气体传感器
CN113811634B (zh) * 2019-12-17 2023-04-04 株式会社爱发科 测定异常检测装置及测定异常检测方法
JP7333261B2 (ja) * 2019-12-23 2023-08-24 矢崎エナジーシステム株式会社 熱量計
EP4198504A1 (en) 2021-12-17 2023-06-21 Sensirion AG Thermal sensor device and method for determining concentration of a target gas in a gas sample

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100362819B1 (ko) 1998-01-16 2002-11-29 비지 인텔렉츄얼 프라퍼티 리미티드 가스의 상대 밀도 측정 방법 및 장치
US20070169541A1 (en) 2005-09-22 2007-07-26 Norbeck Joseph N Gas sensor based on dynamic thermal conductivity and molecular velocity
US20090139340A1 (en) 2007-12-04 2009-06-04 King William P Microcantilever Heater-Thermometer With Integrated Temperature-Compensated Strain Sensor
JP2011012972A (ja) 2009-06-30 2011-01-20 Yazaki Corp 気体熱伝導度式ガスセンサ
US20110296910A1 (en) 2010-06-04 2011-12-08 Servomex Group Limited Thermal fluid flow apparatus
US20150075256A1 (en) 2012-03-02 2015-03-19 Crowcon Detection Instruments Limited Multiple gas sensor
US20160109396A1 (en) * 2014-10-16 2016-04-21 Ams International Ag Ratiometric device

Family Cites Families (56)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US1928343A (en) * 1933-01-19 1933-09-26 Kelley Koett Mfg Co Inc Variable voltage transformer
US3674436A (en) * 1969-08-22 1972-07-04 Herman R Geul Exhaust gas analyzer for internal combustion engines
US5258929A (en) * 1988-01-18 1993-11-02 Ishikawajima-Harima Heavy Industries Co., Ltd. Method for measuring thermal conductivity
US5038304A (en) 1988-06-24 1991-08-06 Honeywell Inc. Calibration of thermal conductivity and specific heat devices
US4944035A (en) 1988-06-24 1990-07-24 Honeywell Inc. Measurement of thermal conductivity and specific heat
US5177696A (en) 1989-12-28 1993-01-05 Honeywell Inc. Method of determination of gas properties at reference conditions
AU3055992A (en) * 1991-10-23 1993-05-21 Niagara Mohawk Power Corporation On-line combustionless measurement of gaseous fuels fed to gas consumption devices
US5827952A (en) * 1996-03-26 1998-10-27 Sandia National Laboratories Method of and apparatus for determining deposition-point temperature
US5955659A (en) * 1998-01-13 1999-09-21 Massachusetts Institute Of Technology Electrostatically-actuated structures for fluid property measurements and related methods
US20050019215A1 (en) * 1998-12-10 2005-01-27 Gerlinde Bischoff Measuring probe for detecting agents and the measurement of their concentrations
IT1312311B1 (it) * 1999-05-07 2002-04-15 Thermoquest Italia Spa Dispositivo per la misurazione della conducibilita' termica di unfluido
US6497509B2 (en) * 2000-06-08 2002-12-24 Perkinelmer Instruments Llc Method for measuring absolute value of thermal conductivity
JP2002209250A (ja) 2001-01-04 2002-07-26 Takahisa Asami 携帯端末を利用した位置情報確認システム
WO2003008928A2 (en) * 2001-07-16 2003-01-30 Sensor Tech, Inc. Sensor device and method for qualitative and quantitative analysis of gas phase substances
US6916664B2 (en) * 2002-06-14 2005-07-12 Honeywell International Inc. Flammable vapor sensor
JP4172697B2 (ja) * 2003-03-19 2008-10-29 独立行政法人科学技術振興機構 気体センシングシステムとこれに用いる温度センサ
DE10323651A1 (de) * 2003-05-26 2004-12-16 Rational Ag Verfahren zur Bestimmung von Stoffwerten und in diesem Verfahren verwendbare Vorrichtung
CN100362819C (zh) 2003-09-30 2008-01-16 华为技术有限公司 一种获取接入无线局域网一次性密码的方法
SE526927C2 (sv) * 2003-11-24 2005-11-22 Hoek Instr Ab Realtidsanalys av gasblandningar
US7069768B2 (en) * 2004-06-08 2006-07-04 Instrumentarium Corp. Method and apparatus for eliminating and compensating thermal transients in gas analyzer
US7690838B2 (en) * 2005-04-21 2010-04-06 Chikayoshi Sumi Thermal properties measurement apparatus
WO2007036983A1 (ja) 2005-09-27 2007-04-05 Yamatake Corporation 熱伝導率測定方法および装置、並びにガス成分比率測定装置
JP4933192B2 (ja) * 2006-08-09 2012-05-16 キヤノン株式会社 可燃性ガス検出器、及び可燃性ガス検出器を搭載した燃料電池システム
US8220310B2 (en) * 2006-11-10 2012-07-17 Tohoku University Gas analyzer and method of gas analysis
US9261474B2 (en) * 2012-12-28 2016-02-16 General Electric Company Methods for analysis of fluids
US20080291966A1 (en) 2007-05-24 2008-11-27 Engel Steven J Thermal conductivity detector (TCD) having compensated constant temperature element
WO2010022285A1 (en) 2008-08-20 2010-02-25 The Board Of Trustees Of The University Of Illinois Device for calorimetric measurement
JP5075986B2 (ja) * 2008-10-01 2012-11-21 アズビル株式会社 発熱量算出式作成システム、発熱量算出式の作成方法、発熱量算出システム、及び発熱量の算出方法
US8762075B2 (en) * 2009-09-29 2014-06-24 Lawrence Livermore National Security, Llc Microcantilever-based gas sensor employing two simultaneous physical sensing modes
CN101738420A (zh) 2010-01-18 2010-06-16 抚顺市计量测试所 全量程可燃气体检测仪
JP5534193B2 (ja) * 2010-04-20 2014-06-25 アズビル株式会社 温度拡散率測定システム及び流量測定システム
CN101975806A (zh) * 2010-08-20 2011-02-16 郑州炜盛电子科技有限公司 复合式气体传感器及其气体检测方法
US9261472B2 (en) * 2010-09-09 2016-02-16 Tohoku Gakuin Specified gas concentration sensor
DE102010046829A1 (de) * 2010-09-29 2012-03-29 Thermo Electron Led Gmbh Verfahren zur Bestimmung von Gaskonzentrationen in einem Gasgemisch basierend auf Wärmeleitfähigkeitsmessungen mit Messwertkorrektur
US9547968B2 (en) 2010-10-15 2017-01-17 Nevada Nanotech Systems Inc. Pre-smoke detector and system for use in early detection of developing fires
US8542955B2 (en) * 2010-10-28 2013-09-24 General Electric Company Gas detection system incorporating fiber gas sensors having fiber bragg gratings
CN102071970A (zh) * 2010-11-17 2011-05-25 无锡泰立特科技有限公司 矿井下多功能传感器
CN102175764A (zh) * 2011-02-24 2011-09-07 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 功能化介孔材料为敏感材料的质量型化学传感器及方法
JP5563507B2 (ja) * 2011-03-28 2014-07-30 日本特殊陶業株式会社 ガス検出装置
GB2491806B (en) * 2011-05-25 2013-07-10 Microvisk Ltd Apparatus and method for measuring properties of a fluid
JP5986833B2 (ja) * 2012-07-17 2016-09-06 日本特殊陶業株式会社 可燃性ガス検出装置
CN102853934B (zh) * 2012-07-27 2015-04-15 上海赛赫信息科技有限公司 无线温度湿度传感器及系统和测量方法
WO2014043508A1 (en) 2012-09-13 2014-03-20 Nevada Nanotech Systems, Inc. Molecular thermal analysis using micro electro-mechanical sensor devices
FR2995690B1 (fr) 2012-09-19 2015-04-10 Commissariat Energie Atomique Capteur de flux thermique a element vibrant et capteur de gaz comportant au moins un tel capteur
DE102012109237A1 (de) * 2012-09-28 2014-04-03 Endress + Hauser Flowtec Ag Durchflussmessgerät, sowie Verwendung dieses Durchflussgerätes und Verfahren zur Ermittlung der Fließgeschwindigkeit
DE102013102398B8 (de) 2013-03-11 2024-06-27 Innovative Sensor Technology Ist Ag Thermischer Strömungssensor zur Bestimmung der Zusammensetzung eines Gasgemisches, sowie dessen Strömungsgeschwindigkeit
DK2816347T3 (en) * 2013-06-18 2016-01-04 Flooring Technologies Ltd A method for at least qualitatively determining at least one physical and / or chemical property of a laminate panel
DE102014000939A1 (de) * 2013-06-20 2014-12-24 Hydrometer Gmbh Verfahren zum Bestimmen wenigstens eines Gasparameters eines strömenden Gases
CN105765352B (zh) * 2013-11-19 2020-03-17 恩德斯+豪斯流量技术股份有限公司 用于确定修正的质量流量的测量装置和方法以及该测量装置的用途
JP6441643B2 (ja) * 2013-11-29 2018-12-19 日本特殊陶業株式会社 ガス検出器
JP6403777B2 (ja) * 2013-12-02 2018-10-10 コミッサリア ア レネルジ アトミック エ オー エネルジス アルテルナティヴスＣｏｍｍｉｓｓａｒｉａｔ Ａ Ｌ‘Ｅｎｅｒｇｉｅ Ａｔｏｍｉｑｕｅ Ｅｔ Ａｕｘ Ｅｎｅｒｇｉｅｓ Ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅｓ ガスを分析するためのシステム及び方法
JP2015227818A (ja) * 2014-05-30 2015-12-17 木村　光照 露点検出可能な絶対湿度センサ
JP6339479B2 (ja) * 2014-10-30 2018-06-06 日本特殊陶業株式会社 可燃性ガス検出装置
EP3021117B1 (de) * 2014-11-14 2020-01-08 Mems Ag Verfahren und messvorrichtung zur bestimmung von spezifischen grössen für die gasbeschaffenheit
US9945800B2 (en) * 2015-07-23 2018-04-17 Caterpillar Inc. Fuel gas composition sensing system
US10816491B2 (en) * 2015-10-09 2020-10-27 Amir Khajepour System and method for real time closed-loop monitoring and control of material properties in thermal material processing

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100362819B1 (ko) 1998-01-16 2002-11-29 비지 인텔렉츄얼 프라퍼티 리미티드 가스의 상대 밀도 측정 방법 및 장치
US20070169541A1 (en) 2005-09-22 2007-07-26 Norbeck Joseph N Gas sensor based on dynamic thermal conductivity and molecular velocity
US20090139340A1 (en) 2007-12-04 2009-06-04 King William P Microcantilever Heater-Thermometer With Integrated Temperature-Compensated Strain Sensor
JP2011012972A (ja) 2009-06-30 2011-01-20 Yazaki Corp 気体熱伝導度式ガスセンサ
US20110296910A1 (en) 2010-06-04 2011-12-08 Servomex Group Limited Thermal fluid flow apparatus
US20150075256A1 (en) 2012-03-02 2015-03-19 Crowcon Detection Instruments Limited Multiple gas sensor
US20160109396A1 (en) * 2014-10-16 2016-04-21 Ams International Ag Ratiometric device

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