| ■論文No. |
MSS22025,CHS22019,BMS22024 |
| ■ページ数 |
6ページ |
■発行日
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2022/06/04 |
| ■タイトル |
表面増強ラマン散乱ガスセンサによるVOCの検知と識別 |
| ■タイトル(英語) |
VOC detection and identification by Surface Enhanced Raman Scattering gas sensor |
| ■著者名 |
松尾 拓哉(九州大学),陳 林(九州大学),佐々 文洋(九州大学),林 健司(九州大学) |
| ■著者名(英語) |
Takuya Matsuo(Kyushu University),Lin Chen(Kyushu University),Fumihiro Sassa(Kyushu University),Kenshi Hayashi(Kyushu University) |
| ■価格 |
会員 ¥220 一般 ¥330 |
| ■書籍種類 |
研究会(論文単位) |
| ■グループ名 |
【E】センサ・マイクロマシン部門 マイクロマシン・センサシステム/【E】センサ・マイクロマシン部門 ケミカルセンサ/【E】センサ・マイクロマシン部門 バイオ・マイクロシステム合同研究会 |
| ■本誌 |
2022年6月7日-2022年6月8日マイクロマシン・センサシステム/ケミカルセンサ/バイオ・マイクロシステム合同研究会
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| ■本誌掲載ページ |
51-56ページ |
| ■原稿種別 |
日本語 |
| ■電子版へのリンク |
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| ■キーワード |
ＳＥＲＳガスセンサ|機械学習|スパッタリング|ＶＯＣガスの識別|SERS gas sensor|machine learning|sputtering| identification of VOC gas |
| ■要約(日本語) |
本研究は、銀ナノ粒子をスパッタリングすることにより表面増強ラマン散乱(Surface Enhanced Raman Scattering : SERS)ガスセンサを開発し、多種のVOCガスを機械学習によって識別することを目的とした。
ガラス基板にスパッタリングして異なるナノ構造を簡単に作製し、高感度のSERSガスセンサを得た。また、そのセンサで4種の類似な分子構造の単体ガスと6種の混合ガスを検知した。採集した10種ガスのラマンスペクトルを機械学習で解析し、97%の正確率で識別できた。 |
| ■要約(英語) |
The purpose of this study is to develop a Surface Enhanced Raman Scattering (SERS) gas sensor by sputtering Ag nanoparticles (Ag NPs) and to identify various VOC gases by machine learning method.
Different nanostructures were easily fabricated by sputtering Ag NPs on a glass substrate to obtain a highly sensitive SERS gas sensor. In addition, 4 types of single gas with a similar molecular structure and 6 types of mixed gas were detected by the sensor. The Raman spectra of 10 gases were recognized by machine learning and were identified with the accuracy rate of 97%. |
| ■版 型 |
A4 |
| ■PDFファイルサイズ |
1,494Kバイト |
