21、二氧化碳检测与印度医疗设备行业发展

二氧化碳检测与印度医疗设备行业发展

二氧化碳检测化学传感器的进展

在气体检测领域,半导体的应用呈现出爆发式增长,其在响应时间、检测限和恢复时间等方面相较于其他传感器具有明显优势。对于二氧化碳(CO₂)的检测,已经开发出了多种半导体材料。

  1. LaOCl - SnO₂纳米线传感器
    • 原理 :LaOCl是p型半导体,SnO₂是n型半导体,二者形成结,扩展了电子耗尽层。同时,LaOCl催化CO₂与吸附实体之间的反应,形成多齿碳酸盐和羟基碳酸盐,进一步降低了纳米线的电阻,以此作为对CO₂存在的响应。
    • 性能 :该传感器可检测250 - 4000 ppm的CO₂,响应时间在3 - 20 s之间,但检测的工作温度较高,为500 °C。
  2. La₂O₃超薄纳米膜传感器
    • 性能 :能够在室温下检测低至100 ppm的CO₂,上限为250 ppm。
  3. BaTiO₃ - CuO半导体薄膜传感器
    • 原理 :通过电阻和电容的变化来检测CO₂。
    • 性能 :在300 °C下,10分钟内可检测到CO₂。理论上,较厚的薄膜能更快得出结果,400 nm宽的薄膜检测限为500 - 10,00
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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