检测变压器油中溶解气体的一维二氧化锡纳米纤维气体传感器掺杂改性机理及气敏特性研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51507144
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    21.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0705.高电压与放电
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Doping modification could improve the gas sensing properties of SnO2 based gas sensors to fault characteristic gases dissolved in transformer oil. Because its doping and sensing mechanism is imperfect and controversial, some limitations still exist, for instance, low gas response, poor selectivity and stability, which restricts the prevalent application of on-line monitoring devices with SnO2 sensing technology. Our previous experiments indicate that doping modification route has significant influence on the sensing properties of SnO2 based gas sensors, while its effecting law and action mechanism remains to be further proved and discussed. Therefore, this project plans to investigate doping modification mechanism and sensing characteristics of SnO2 based gas sensors with various doping modification routes. One-dimensional SnO2 nanofibers are selected as the sensitive materials, and three most representative doping modification routes, including direct surface decoration, atomic coordination substitution, and lattice interstitial doping are focused in this project. Firstly, based on the density functional theory, three kinds of doping modification models and gas adsorption models are established. Simulating calculations are conducted with the first principle from the atomic and electronic level. Finally, its doping modification mechanism and sensing mechanism to fault characteristic gases are discussed combined with experimental test and theory calculation. This work may lay a solid foundation for developing high-performance SnO2 based gas sensors with the purpose of on-line monitoring dissolved gases in transformer oil, and also provide a new insight to solve some key problems of oxide gas sensors.
掺杂改性可以改善SnO2基气体传感器对油中故障特征气体的气敏性能,但由于掺杂改性机理及气敏响应机理的诸多不明确性,灵敏度低、选择性及稳定性差等难题仍未解决,限制了在线分析技术的推广应用。前期实验研究表明掺杂物的掺杂改性方式对SnO2基气体传感器的气敏性能有重要影响,但其影响规律和作用机制还有待进一步探讨。为此,本项目提出开展基于不同掺杂改性方式的SnO2基气体传感器掺杂改性机理及对油中特征气体的气敏特性研究。运用密度泛函理论建立基于表面直接沉积、原子配位取代、晶格间隙掺杂等不同掺杂改性方式的一维SnO2纳米纤维气敏材料的掺杂改性模型和对油中特征气体的气体吸附模型,并进行第一性原理原子、电子结构信息仿真计算,结合实验测试探究其掺杂改性机理及对油中特征气体的气敏响应机理。本研究将为研制高性能的油中溶解气体在线监测SnO2基气体传感器奠定坚实基础,并为解决氧化物气体传感器的关键难题提供新思路。

结项摘要

气体传感检测技术是油中溶解气体在线监测的核心,直接影响监测系统的准确性、稳定性及使用寿命。项目提出开展基于不同掺杂改性方式的SnO2基气体传感器掺杂改性机理及对油中特征气体的检测特性研究。制备基于表面直接沉积、原子配位取代以及晶格间隙掺杂改性方式的SnO2基气敏材料和元件并测试其对油中特征气体的温度特性、浓度特性、选择性、稳定性等气敏性能。同时基于密度泛函理论建立对应掺杂改性方式的SnO2基气敏材料掺杂改性模型和对油中特征气体的气体吸附模型,并进行第一性原理仿真计算,研究掺杂体系及气体吸附体系的微观原子、电子结构信息。结合实验测试和第一性原理理论计算,探究基于不同掺杂改性方式的SnO2基气敏材料的掺杂改性机制及对油中特征气体的气敏响应机制。取得的主要成果有:.① 针对乙炔C2H2检测,建立了稀土金属钐Sm掺杂SnO2基气敏材料的掺杂改性机制及对C2H2气体的气敏响应机制。表面直接沉积掺杂构型的掺杂形成能最小,为最优掺杂方式,2.5 mol%为最佳掺杂比。2.5 mol% Sm2O3-SnO2气体传感器在检测C2H2时表现出更佳的气敏性能;同时该元件对C2H2表现出良好的选择性,可以将C2H2与CO、H2进行有效区分。.② 针对甲烷CH4检测,建立了贵金属Pd掺杂SnO2基气敏材料的掺杂改性机制及对CH4气体的气敏响应机制。CH4气体的吸附反应更容易发生在Pd2+表面直接沉积掺杂的SnO2(110)面模型中,且吸附后系统更稳定。当Pd2+表面沉积掺杂量为1.5 wt%时,SnO2基传感器对CH4气体的气敏特性最优,该元件对CH4气体的检测极限为1 uL/L的CH4气体,在C2H2、CO、H2共存的情况下,对CH4具有良好的选择性。.③ 针对一氧化碳CO检测,建立了金属铂Pt、镍Ni、锌Zn掺杂SnO2基气敏材料的掺杂改性机制及对CO气体的气敏响应机制。基于表面直接沉积Pt掺杂的SnO2基气敏元件检测CO气体的最佳工作温度更低、检测极限更小、检测灵敏度更高,对于H2、CH4、C2H6、C2H2检测具有较好的选择性。.项目发表SCI等期刊论文24篇,其中ESI高倍引论文2篇,申请发明专利6项,授权2项。研究成果为研制高性能的油中溶解气体在线监测SnO2基气体传感器奠定了坚实基础。

项目成果

期刊论文数量(24)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(7)
Experiment and Simulation Study of Nano-SnO2 for Dissolved Fault Gases Analysis of Power Transformer
纳米SnO2用于电力变压器溶解故障气体分析的实验与模拟研究
  • DOI:
    10.1166/sam.2017.3243
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Science of Advanced Materials
  • 影响因子:
    0.9
  • 作者:
    Li Zhiguang;Jin Long;Liu Bo;Shen Zhan;Peng Shudi;Zhou Qu
  • 通讯作者:
    Zhou Qu
Ag-doped ZnO nanoellipsoids based highly sensitive gas sensor
基于Ag掺杂ZnO纳米椭球的高灵敏气体传感器
  • DOI:
    10.1166/mex.2017.1388
  • 发表时间:
    2017-10-01
  • 期刊:
    MATERIALS EXPRESS
  • 影响因子:
    0.7
  • 作者:
    Hong, Changxiang;Zhou, Qu;Kim, S. H.
  • 通讯作者:
    Kim, S. H.
Highly Sensitive Hydrogen Sulfide Sensor Based on Titanium Dioxide Nanomaterials
基于二氧化钛纳米材料的高灵敏度硫化氢传感器
  • DOI:
    10.1166/jno.2018.2417
  • 发表时间:
    2018-12
  • 期刊:
    Journal of Nanoelectronics and Optoelectronics
  • 影响因子:
    0.6
  • 作者:
    Zhou Qu;Chen Weigen;Li Jian;Peng Shudi;Lu Zhaorui;Yang Zhuang;Xu Lingna
  • 通讯作者:
    Xu Lingna
Pressure, Temperature and Saturation Properties of Carbon Monoxide Photoacoustic Spectroscopy Signal
一氧化碳光声光谱信号的压力、温度和饱和度特性
  • DOI:
    10.1166/sam.2018.3323
  • 发表时间:
    2018-08
  • 期刊:
    Science of Advanced Materials
  • 影响因子:
    0.9
  • 作者:
    Zhou Qu;Li Jian;Chen Weigen;Su Xiaoping;Lu Zhaorui;Yang Zhuang;Xu Lingna
  • 通讯作者:
    Xu Lingna
Hierarchically MoS2 nanospheres assembled from nanosheets for superior CO gas-sensing properties
由纳米片组装而成的分层 MoS2 纳米球,具有卓越的 CO 气体传感性能
  • DOI:
    10.1016/j.materresbull.2018.01.030
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Materials Research Bulletin
  • 影响因子:
    5.4
  • 作者:
    Zhou Qu;Hong Changxiang;Yao Yao;Hussain Shahid;Xu Lingna;Zhang Qingyan;Gui Yinggang;Wang Mingsong
  • 通讯作者:
    Wang Mingsong

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其他文献

基于频率响应二值化图像的变压器绕组变形故障诊断方法
  • DOI:
    10.13336/j.1003-6520.hve.20181121010
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    高电压技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵仲勇;唐超;李成祥;周渠;夏麒;姚陈果
  • 通讯作者:
    姚陈果

其他文献

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检测油中故障特征气体的MOS@MOFs传感阵列构建及模式识别方法研究
  • 批准号:
    52077177
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  • 资助金额:
    60 万元
  • 项目类别:
    面上项目

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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

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          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]
      
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