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基于房室模型的氣體傳感器響應(yīng)過程建模分析

2020-04-15 03:55金磊揭凱騰捷王磊許華萍李曉紅
科技風(fēng) 2020年11期
關(guān)鍵詞:數(shù)學(xué)模型

金磊 揭凱 騰捷 王磊 許華萍 李曉紅

摘?要:針對氣體傳感器中響應(yīng)值與時間關(guān)系的定量刻畫問題,本文基于氣體傳感器的工作原理建立了房室模型,通過粗優(yōu)化和細(xì)優(yōu)化對數(shù)據(jù)擬合,得到了模型的參數(shù)。結(jié)果顯示,試驗數(shù)據(jù)與模型擬合數(shù)據(jù)的擬合度R2達(dá)90%以上,擬合度高,解釋性強(qiáng)。

關(guān)鍵詞:氣體傳感器;房室模型;數(shù)學(xué)模型

氣體傳感器在臨床中的應(yīng)用中,主要為呼吸測試,如[13/14C]尿素呼氣試驗(UBT)檢測幽門螺桿菌感染和一氧化氮診斷氣道炎癥診斷中的呼吸試驗[1,2]。氣體傳感器測定主要是由其表面的氣敏反應(yīng)決定,測試環(huán)境也對氣敏傳感器的穩(wěn)定性和靈敏度產(chǎn)生影響[3]。眾多研究者從不同角度建立了數(shù)學(xué)模型與算法對試驗測試結(jié)果進(jìn)行定量刻畫與分析。例如,周長林等基于改進(jìn)PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合傳感器響應(yīng)值與氣體濃度之間的關(guān)系特性,構(gòu)建出二維特性模型,為了減少溫度對模型的影響,提出了回歸分析三維模型優(yōu)化方法[4]。Hongfei Du等在吸附-解吸附動態(tài)響應(yīng)模型基礎(chǔ)上利用響應(yīng)曲線的一階和二階導(dǎo)數(shù)極值可以快速標(biāo)定氣體濃度[5]。本文基于氣體傳感器原理,運(yùn)用房室模型建立響應(yīng)值與時間的數(shù)學(xué)模型并進(jìn)行定量分析。根據(jù)待測氣體濃度與響應(yīng)數(shù)據(jù)之間進(jìn)行擬合,得到二者的函數(shù)關(guān)系。

1 基于房室模型的建立與求解

1.1 工作原理

氣敏材料接觸待測氣體將會引起電阻變化,根據(jù)電阻改變量判斷氣體濃度。以NH3為例,當(dāng)SnO2暴露在空氣中時,表面與NH3發(fā)生吸附作用,使空穴的濃度上升,從而使電阻降低;當(dāng)停止通入后,氧化性氣體濃度上升,并且與化學(xué)吸附NH3進(jìn)行反應(yīng),釋放原先捕獲的電子,電子、空穴復(fù)合,使載流子濃度降低,表面電阻升高[6,7]。

1.2 房室模型的建立

氣體在石墨烯薄膜上存在吸附與解吸附關(guān)系[8]。設(shè)石墨烯吸附的氨氣濃度為C1(t),吸附在石墨烯表面的氨氣部分作用于電子轉(zhuǎn)移過程,參與電子轉(zhuǎn)移的氨氣的濃度為C2(t),測試腔中氨氣濃度為C3(t)。

氨氣分子與叉指電極表面存在吸附與解吸附過程,設(shè)吸附率k31和解吸附率k13;氨氣的電子轉(zhuǎn)移過程可逆,設(shè)正向反應(yīng)率為k12,逆向反應(yīng)率為k21;吸附在石墨烯薄膜表面的氨氣能夠內(nèi)滲至叉指電極內(nèi)部,內(nèi)滲率為k~。

1.2.1 響應(yīng)階段的房室模型

氨濃度的變化符合一級動力學(xué)過程,由此建立響應(yīng)階段的微分方程房室模型(1),其模型表達(dá)式以及線性常系數(shù)非齊次微分方程函數(shù)形式的解如下:

dC1dt=-k12+k13+k~C1+k21C2+k31C3

dC2dt=k12C1-k21C2(1)

在初始時刻,即t=0時,有:

C10=0,C20=0(2)

本方程組(1)滿足初始條件(2)的解,可得:

C1(t)=A1e-αt+B1e-βt+D1

C2(t)=A2e-αt+B2e-βt+D2(3)

其中α、β、A1、A2、B1、B2、D1、D2為混合參數(shù),且:

α+β=k12+k21+k13,αβ=k21k13+k~

A2=k12+k13+k~-αk21A1,B2=k12+k13+k~-βk21A1

D1=k31k13+k~,D2=k12k31k21k13+k~

1.2.2 回復(fù)階段的房室模型

假設(shè)閉閥后測試腔內(nèi)氨氣濃度在瞬間降為0,并穩(wěn)定,則在此階段叉指電極表面將不再吸附氨氣。氨離子濃度變化動態(tài)方程如式(4)所示:

dC1dt=-k12+k13+k~C1+k21C2

dC2dt=k12C1-k21C2(4)

方程的解:

C1t=A′1e-α′t+B′1e-β′t

C2t=A′2e-α′t+B′2e-β′t(5)

其中,α′+β′=k12+k21+k13+k~,α′β′=k21k13+k~

1.3 模型求解

傳感器響應(yīng)的定義為ΔRR0,其中ΔR=R0-Rt,R0為初始電阻,Rt為t時刻叉指電極的電阻。為求得模型系數(shù)A1,A2,B1,B2,以及常數(shù)項D1,D2,構(gòu)建求解最優(yōu)系數(shù)的優(yōu)化模型。由于真正引起電阻變化的原因是參與到反應(yīng)過程的氨氣,所以C2(t)是我們主要關(guān)注的變量。根據(jù)最小二乘法,以理論響應(yīng)值與試驗值差的平方和為目標(biāo)建立優(yōu)化模型,求得最優(yōu)參數(shù),如下所示:

Min∑ni=1SC2ti-ΔRR0i2

其中ti表示響應(yīng)過程的第i個測試數(shù)據(jù)的時刻,S表示靈敏度。

首先粗優(yōu)化,假設(shè)α<β,當(dāng)t充分大時,B2e-βt趨近于0,C2(t)=A2e-αt+D2。為逐步接近最優(yōu)點,選取第150個至256個點作為局部優(yōu)化數(shù)據(jù)。采用matlab擬合工具箱對C2t進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合,取其置信區(qū)間的上下限作為優(yōu)化時的范圍。然后縮小步長對參數(shù)進(jìn)行遍歷優(yōu)化確定A2與D2,最后細(xì)優(yōu)化對B2進(jìn)行完整響應(yīng)階段的擬合。

2 結(jié)果與驗證

為驗證上述模型以及matlab求解的有效性,我們對實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗證。繪制數(shù)據(jù)散點圖后發(fā)現(xiàn)在通氣初始階段,叉指電極的響應(yīng)值變化不穩(wěn)定,出現(xiàn)異常值,可能是系統(tǒng)沒有達(dá)到平衡狀態(tài),故將異常值刪除。利用matlab擬合工具箱中,可以確定參數(shù)的大致范圍。在確定部分參數(shù)的范圍后,利用matlab進(jìn)行全局最小二乘擬合,得到了RGO與RGO+20mgSnO2兩種叉指電極在響應(yīng)階段,響應(yīng)值與時間的關(guān)系分別為式(6)、(7)。

ΔRR0=-0.0737e-0.00159(t-32.172)+0.0599e-0.01458(t-32.172)-00138,t∈32.172,630.847(6)

ΔRR0=-0.09e-0.0106(t-32.171)+0.0019e-0.0038(t-32.171)+00881,t∈32.171,630.848(7)

其擬合度R2分別為96.82%與92.30%。

回復(fù)過程的求解與響應(yīng)過程相似,先粗優(yōu)化局部數(shù)據(jù),再對全部數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)優(yōu)化,確定所有參數(shù)的最優(yōu)值。兩種叉指電極在回復(fù)階段的響應(yīng)值與時間的關(guān)系分別為:

ΔRR0=0.2754e-0.002069t+5646.6e-0.01993t,t∈633.313,1229.517(8)

ΔRR0=4466e-0.01924t+0.2205e-0.001661t,t∈633.316,1229.519(9)

其中,其擬合度分別為R2=97.97%,R2=98.97%。

3 總結(jié)

本文在氣體傳感器原理的基礎(chǔ)上結(jié)合了房室模型來刻畫響應(yīng)值與時間的定量關(guān)系,通過matlab擬合工具箱以及遍歷算法進(jìn)行了相關(guān)參數(shù)的優(yōu)化求解。結(jié)果表明,優(yōu)化得到的參數(shù)在擬合函數(shù)中能夠有較好的擬合優(yōu)度。但是模型仍然還有需要改進(jìn)的地方,比如模型如何更好地與原理進(jìn)行耦合以及如何更加快速的求解結(jié)果等,能夠在之后實際生產(chǎn)中,更準(zhǔn)確地給出氣體濃度。

參考文獻(xiàn):

[1]Logan RPH.Urea breath tests in the management of Helicobacter pylori infection[Review].Gut 1998;43(Suppl 1):S47-50.

[2]Stick SM.Non-invasive monitoring of airway inflammation.Med J Aust 2002;177(Suppl):S59-60.

[3]王康.SnO_2基氣敏傳感器的制備與研究[D].山東大學(xué),2013.

[4]周長林,釗守國,王振義,劉統(tǒng),梁臻鶴.一種基于局部多項式回歸的氣敏傳感器模型優(yōu)化算法[J].計算機(jī)應(yīng)用與軟件,2017,34(01):241-246.

[5]Du Hongfei,Xie Guangzhong,Su Yuanjie et al.A New Model and Its Application for the Dynamic Response of RGO Resistive Gas Sensor.[J].Sensors(Basel,Switzerland),2019,19(4).

[6]賈娜.rGO/CoTiO_3復(fù)合材料的制備及其氣敏性能研究[D].陜西科技大學(xué),2018.

[7]高慧然.rGO/SnO_2復(fù)合納米纖維的制備及氣敏性能研究[D].鄭州大學(xué),2019.

[8]吳寸雪.八噻吩或石墨烯摻雜的有機(jī)薄膜晶體管氣體傳感器研究[D].電子科技大學(xué),2017.

基金項目:2018年,浙江省教育廳,混沌優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中藥提取工藝優(yōu)選的研究(Y201840159);2019年,浙江中醫(yī)藥大學(xué),基于藥動-藥效學(xué)結(jié)合模型隨機(jī)微分方程的參數(shù)估計及應(yīng)用研究,(2019ZY26)

作者簡介:金磊(1999-),男,漢族,浙江嘉興人,在讀本科生,研究方向:中藥學(xué)、數(shù)學(xué)建模度。

*通訊作者:李曉紅(1977-),女,漢族,吉林四平人,講師,研究方向:中藥成分提取、中醫(yī)藥數(shù)學(xué)建模。

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