二氧化锡基传感器中一氧化碳和氢气的交叉敏感机理及其同时定量表征

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51874169
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0410.冶金物理化学与冶金原理
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

It is of great significance to simultaneously detect CO and H2 online in the incomplete combustion products of hydrocarbon fuel for safety assurance and efficient utilization of chemical energy. SnO2 based sensors have the advantages of high response value and fast response-recovery time for reducing gas detection. However, when CO and H2 coexisted, it is difficult for the sensor to accurately determine their concentrations because of the interference between the two gases. In order to solve this problem, we present a new method to detect CO and H2 based on the finding of “the change characteristics of response signal of SnO2 to CO and H2 co-adsorption”, and the key is to clarify the cross-sensitivity mechanism of CO and H2. Based on the apparent information of electrochemical performance test, gas sensitive performance test, the gas-solid interface adsorption layer structure and composition, this project aims to combine with chemical adsorption theory, focuses on the chemical adsorption and the response value of correlation, CO and H2 competitive adsorption behavior, CO and H2 interaction behavior, to illustrate the cross sensitivity mechanism of CO and H2. The following objectives are to be achieved: The cross sensitive parameters are obtained through the cross sensitive mechanism of CO and H2; The simultaneous quantification of CO and H2 is realized by placing cross sensitive parameters in more than one quantitative equations of sensor and mixed gas concentration. This provides a new idea for simultaneous quantification of two or more homogeneous gases.
同时在线检测碳氢燃料不完全燃烧产物中CO和H2的浓度对保障安全生产和指导化学能高效利用具有重要意义。SnO2基传感器对单一还原性气体检测,具有响应值高、响应-恢复时间快等优点。然而,CO和H2共存时相互干扰,传感器不能准确测定各自的浓度。为此,本项目基于发现的“SnO2对CO和H2共吸附的响应信号变化特征”,提出一种同时准确定量CO和H2浓度的新思路,而其关键是阐明CO和H2的交叉敏感机理。项目拟通过电化学性能测试、气敏性能测试、气固界面吸附层组成和结构表征,结合化学吸附理论,重点研究化学吸附量与响应值的关联、CO和H2竞争吸附行为、CO和H2交互作用行为,阐明CO和H2的交叉敏感机理。实现目标为:通过CO和H2的交叉敏感机理,得到交叉敏感参数;将交叉敏感参数代入多个传感器与混合气体浓度的定量方程组,实现CO和H2的同时定量。这为两种或多种同性质气体的同时定量提供理论依据和技术方案。

结项摘要

CO和H2是易爆、易燃气体,被广泛应用于冶金还原过程。碳氢化学燃料不完全燃烧过程中,气体产物内CO和H2的浓度比可确定空气过剩系数,其比值的精确确定是燃料化学能高效利用的重要依据。另外,在冶金化工领域中,水煤气的生产、高炉和焦炉等二次煤气的综合高效利用,都涉及CO和H2的共存和准确定量。因此,研制高气敏性传感器来同时测定CO和H2的含量对安全保障和生产过程分析控制具有重要意义。然而,目前以二氧化锡基为代表的敏感材料用于还原性气体检测,很难实现对单一气体的高选择性响应。据此,本项目针对CO和H2共存时的选择性定量进行了详细研究,主要包括CO和H2气敏材料响应值与化学吸附关系、吸附敏感行为、选择性敏感材料设计及其气体定量。在化学吸附和响应值关系研究中,基于CO和H2为例的选择性敏感机理,提出了气-固界面化学吸附表征新方法,为冶金气-固反应机理、多相催化等领域的研究提供原创表征数据和理论支撑。在二氧化锡基气体传感器对CO和H2交叉敏感机理研究中,通过p-n结界面电子-空穴调控,解决了气体传感器对CO和H2选择性差的技术瓶颈,为两者的同时定量研究提供了成功范例和理论支撑。在本项目的支撑下,负责人分别在2019年和2022年晋升副教授、教授职称。在2021年入选山东省高校“青创人才引育计划”创新团队带头人,在2022年入选山东省“泰山学者”。负责人以第一/通讯作者在Sens. Actuators B,J. Mater. Sci. Technol.,Appl. Surf. Sci.等传感器及表界面科学相关领域发表SCI 论文25 篇(其中,JCR一区/Top 期刊18篇)。首位获“第八届全国高校冶金院长提名奖”,“辽宁省自然科学学术成果一等奖”等。

项目成果

期刊论文数量(25)
专著数量(0)
科研奖励数量(4)
会议论文数量(0)
专利数量(2)
Effect of Iron Ion on Microstructure, Thermal and Mossbauer Properties of MgO-Al2O3-SiO2 Glass Ceramics System
铁离子对MgO-Al2O3-SiO2微晶玻璃体系微观结构、热学及穆斯堡尔性能的影响
  • DOI:
    10.1166/jno.2019.2583
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Journal of Nanoelectronics and Optoelectronics
  • 影响因子:
    0.6
  • 作者:
    Li Jing;Zhang Chun Lin;Xu Lian Ying;Yin Xi Tao;Zhou Qu
  • 通讯作者:
    Zhou Qu
A highly sensitivity and selectivity Pt-SnO2 nanoparticles for sensing applications at extremely low level hydrogen gas detection
高灵敏度和选择性 Pt-SnO2 纳米粒子,适用于极低水平氢气检测的传感应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Journal of Alloys and Compounds
  • 影响因子:
    6.2
  • 作者:
    Xi-Tao Yin;Wen-Dong Zhou;Jing Li;Qi Wang;Fa-Yu Wu;Davoud Dastan;Dong Wang;Hamid Garmestani;Xiang-Min Wang;Stefan Talu
  • 通讯作者:
    Stefan Talu
Gas sensors based on Pd-decorated and Sb-doped SnO2 for hydrogen detection
基于 Pd 修饰和 Sb 掺杂 SnO2 的氢气检测气体传感器
  • DOI:
    10.1016/j.jconrel.2011.08.025
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Journal of Industrial and Engineering Chemistry
  • 影响因子:
    6.1
  • 作者:
    Xingtai Chen;Tao Liu;Ran Wu;Jingkun Yu;Xitao Yin
  • 通讯作者:
    Xitao Yin
Ultra -high selectivity of H 2 over CO with a p -n nanojunction based gas sensors and its mechanism
基于p-n纳米结的气体传感器对H 2 相对于CO的超高选择性及其机理
  • DOI:
    10.1016/j.snb.2020.128330
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Sensors and Actuators B: Chemical
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yin Xi-Tao;Li Jing;Dastan Davoud;Zhou Wen-Dong;Garmestani Hamid;Alamgir Faisal M.
  • 通讯作者:
    Alamgir Faisal M.
Tin dioxide nanoparticles with high sensitivity and selectivity for gas sensors at sub-ppm level of hydrogen gas detection
二氧化锡纳米颗粒具有高灵敏度和选择性,适用于亚 ppm 级氢气检测的气体传感器
  • DOI:
    10.1007/s10854-019-01840-w
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Journal of Materials Science: Materials in Electronics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yin Xi Tao;Zhou Wen Dong;Li Jing;Lv Pin;Wang Qi;Wang Dong;Wu Fa yu;Dastan Davoud;Garmestani Hamid;Shi Zhicheng;Talu Stefan
  • 通讯作者:
    Talu Stefan

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

殷锡涛的其他基金

基于电子-空穴调控模型的还原性气体传感器选择响应研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    58 万元
  • 项目类别:

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
关闭
close
客服二维码