КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ
Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.
ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ
Номер проекта 21-73-10288
НазваниеНовые селективные газоаналитические системы для картирования химического пространства
Руководитель Федоров Федор Сергеевич, Кандидат технических наук
Организация финансирования, регион Автономная некоммерческая образовательная организация высшего образования «Сколковский институт науки и технологий» , г Москва
Конкурс №61 - Конкурс 2021 года «Проведение исследований научными группами под руководством молодых ученых» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными
Область знания, основной код классификатора 03 - Химия и науки о материалах; 03-201 - Синтез, строение и реакционная способность неорганических соединений
Ключевые слова базис запаха, деконволюция запаха, машинное обучение, хроматография, электронный нос, новые материалы, оксид цинка допированный алюминием, оксиды переходных металлов, аэрозольная печать
Код ГРНТИ31.01.77
ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ
Аннотация
Необходимость точного контроля состава окружающей среды стимулирует развитие новых химических сенсоров и сенсорных устройств, требования к аналитическим характеристикам которых постоянно растут, как и запросы к их массе, размеру, а также энергопотреблению. Основная проблема связана с низкой селективностью большинства известных сенсоров, особенно таких популярных как хеморезистивные устройства на основе оксидов переходных металлов, чувствительность которых чрезвычайно высока. Эта проблема часто решается за счет объединения сенсоров в линейки и дальнейшей обработки сенсорного сигнала линейки методами распознавания образов, что реализовано в приборах типа «электронный нос». Однако, несмотря на возможность тонкого различия запахов такими линейками, априорная идентификация аналита ими невозможна, данные сенсоры требуют «обучения», что создает запрос на развитие подходов к созданию линеек сенсоров с воспроизводимыми характеристиками. Более того, проблема осложняется отсутствием базиса запаха, попытки как-то оцифровать который упираются в огромное количество химических соединений, которые в последнее время выделяют в так-называемое «химическое пространство».
В рамках реализации проекта мы предлагаем развить научные подходы к дизайну новых высокоселективных газоаналитических систем на основе объединения хроматографической колонки и прибора типа «электронный нос» в качестве детектора колонки для решения проблемы, связанной с принципиальной сложностью выявления базиса запаха, т.е. для картирования химического пространства. Использование методов машинного обучения при объединении колонки и «электронного носа» позволит выйти на новый уровень анализа химического пространства за счет селективного распознавания запахов электронным носом, частичная «декомпозиция» которых будет проводится колонкой.
Необходимым условием решения данной проблемы является развитие технологий аддитивного нанесения чувствительных слоев на сенсорные чипы – для достижения воспроизводимых характеристик сенсоров и максимально ортогонального сигнала сенсорной линейки, что позволит использовать единую библиотеку или базу данных запахов. На основе полученных результатов предполагается реализовать сенсорные системы, которые бы максимально разрешали проблему базиса запаха за счет картирования химического пространства двумя взаимодополняющими методами, связанными посредством методов машинного обучения.
Таким образом, в рамках данного проекта будут разработаны новые подходы к автоматизированному синтезу наноразмерных оксидов (в системах Al2O3-ZnO, Gd2O3-ZnO, ZrO2-ZnO, In2O3-SnO2 и др., а также состава MeOx-Pd) с применением метода программируемого совместного осаждения.
Впервые будут исследованы особенности и характеристики получения тонких пленок (до 200 нм) указанных оксидных систем для создания линейки рецепторных слоев на мультиэлектродном чипе методом аэрозольной печати.
Впервые будут развиты научные подходы, связанные с протоколами объединения данных (data fusion - низкоуровневое, средне-уровневое) характеристик делительной колонки и образов запаха - мультисенсорной линейки для картирования химического пространства; апробированы подходы машинного обучения. Исследование сенсорных свойств линеек на основе указанных смешанных оксидов может характеризоваться достаточной новизной (Gd2O3-ZnO, ZrO2-ZnO).
ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ