五类VOC显著增敏
不同质量比混合的两种尖晶石铁氧体材料,结合机器学习可大幅提升多种VOC气体的选择性识别能力。
Li, Xinyu · 刘建 · Liu, Qi · 曹明惠 · 刘彤
ACS Applied Materials & Interfaces 2025
混合敏感材料相比单一组分对五种VOC气体的响应均大幅提升,其中NiFe₂O₄:ZnFe₂O₄=1:2的传感器对50 ppm三乙胺的响应值达-97.1 mV。
通过调整混合比例,传感器对三乙胺的检测范围可低至2 ppb,最高可覆盖200 ppm,跨度达5个数量级。
利用响应值、响应时间、最大反应速率和比值系数等特征,随机森林模型对五种VOC气体的识别率达到94%。
所制备的传感器在高湿度环境下仍保持良好的响应稳定性,有利于实际场景应用。