Коллектив исследователей из московского Института синтетических полимерных материалов имени Н.С. Ениколопова РАН разработал «электронный нос» — многофункциональное устройство для обнаружения токсичных газов даже в низкой концентрации. Об этом сообщается в журнале Scientific Reports. Разработка поддержана Российским научным фондом.
Учёные отмечают, что им удалось создать полностью интегрированное на одном чипе устройство, имитирующее работу носа млекопитающих. Чувствительность входящих в его состав датчиков столь высока, что они способны улавливать наличие всего 30 молекул серо- и азотсодержащих газов среди миллиарда молекул азота и кислорода, из которых состоит воздух, сообщается в исследовании.
По словам разработчиков, различные сенсоры объединены в единый чип, а приходящие с него сигналы анализируются с помощью специально написанной компьютерной программы, использующей методы машинного обучения. Такой подход имитирует работу обоняния млекопитающих, где множество сенсоров выполняют функцию обонятельного эпителия с большим количеством разных рецепторов, а машинное обучение — роль обонятельной коры в головном мозге.
Для производства такого чипа учёные вначале получили тонкую плёнку органического полупроводника, обнаруживающую молекулы токсичных газов, но не различающую их, и изготовили на её основе массив транзисторов, усиливающих сигнал. Затем полученные транзисторы были покрыты дополнительными рецепторными слоями: прямоугольный чип с 20 сенсорами последовательно окунали в три различных раствора с модифицирующими соединениями. Это позволило объединить на малой площади четыре группы сенсоров, которые по-разному реагировали на исследованные газы: диоксид азота, сероводород, этилмеркаптан (добавляется в качестве примеси к бытовому газу и вызывает характерный запах), а также аммиак.
«Ранее наш коллектив разработал способ управления чувствительностью таких сенсоров к отдельным газам, а в данной работе мы смогли объединить большое количество датчиков на одном чипе и продемонстрировали электронную систему на основе органических транзисторов, работающую, как обоняние», — сообщил руководитель исследования, директор и заведующий лабораторией функциональных материалов для органической электроники и фотоники ИСПМ РАН Сергей Пономаренко.
В результате, заявляют разработчики, на основе массива сенсоров удалось получить прототип портативного устройства для испытаний без использования дорогостоящего и массивного лабораторного оборудования.
«Предложенный подход по конструированию массива сенсоров позволит собирать высокоспецифичные наборы рецепторных слоёв для различных задач. В работе мы продемонстрировали одно из таких применений — портативное устройство для определения свежести мяса. Мы надеемся, что в будущем наша технология позволит создавать «умные» холодильники или целые комнаты для хранения продуктов», — отметил первый автор статьи, младший научный сотрудник ИСПМ РАН Даниил Анисимов.
Продукты питания при порче выделяют аммиак и сероводород, поэтому соответствующие сенсоры учёные предлагают интегрировать, например, в холодильники или «умную» упаковку. Таким образом, с помощью «электронного носа» можно будет легко определить, какие продукты ещё можно безопасно употреблять, а какие уже пора списывать.
По задумке разработчиков, объединённые в «умную» сеть датчики также можно использовать в городах и на промышленных предприятиях для своевременного обнаружения выбросов опасных газов в атмосферу и локализации их источника.
В дальнейшем коллектив планирует создать компактную станцию контроля качества воздуха для «умных» городов и испытать её в Москве, а также доработать и апробировать «электронный нос» в качестве портативного прибора ранней диагностики воспалительных заболеваний лёгких.
Специалисты поясняют, что соединения, обнаруженные в выдыхаемом человеком воздухе, могут быть маркерами ряда опасных заболеваний. Например, у пациентов с астмой концентрация оксида азота в выдыхаемом воздухе возрастает с приближением приступа, а новое компактное устройство для обнаружения этого газа сможет своевременно предупредить пациента и позволит ему вовремя принять лекарство.
Сейчас авторы оптимизируют производственные процессы и собирают новые данные для более точной классификации различных газов методами машинного обучения. Как сообщил в беседе с RT Сергей Пономаренко, разрабатываемые научным коллективом устройства могут работать в паре с обычным компьютером или смартфоном с помощью специальной программы.