Un estudio reciente publicado en ACS Sensors destaca el desarrollo de una nariz electrónica inteligente (e-nose) por parte de un equipo de investigación dirigido por el Prof. Meng Gang de los Institutos Hefei de Ciencias Físicas de la Academia de Ciencias de China.
La novedosa nariz electrónica utiliza una estrategia de modulación de autocalentamiento para distinguir con precisión diferentes tipos de moléculas de gas objetivo en tan solo un segundo.
Se han logrado avances significativos en la detección de moléculas de gas utilizando nariz electrónica compuesta por sensores de gas semiconductores no selectivos. Sin embargo, extraer características moleculares adecuadas en poco tiempo (<1 segundo) sigue siendo un obstáculo importante, lo que dificulta las aplicaciones de alerta temprana de e-nose para gases letales o explosivos.
En este estudio, se desarrolló un enfoque innovador para el control y la modulación de la temperatura como alternativa al método convencional que utiliza calentadores externos. Un trióxido de tungsteno (WO3 ) se utilizó una película de nanovarillas preparada mediante deposición de ángulo oblicuo (OAD) como capa sensora sensible y como capa estable de autocalentamiento. Gracias al tiempo de relajación térmica ultrarrápido (~20 μs), el OAD WO3 El sensor puede generar suficientes funciones de respuesta eléctrica mediante la modulación de temperatura de autocalentamiento.
Este avance ha llevado a la discriminación precisa de 12 moléculas de gas en 0,5 a 1 segundo, lo que es un orden de velocidad más rápido que las narices electrónicas de última generación.
Además, se desarrolló un sistema de nariz electrónica inteligente e inalámbrico para permitir una identificación precisa e instantánea de los gases objetivo en el entorno del aire ambiente.
Este desarrollo demuestra las posibles aplicaciones de la nariz electrónica en la seguridad nacional y la salud pública, según el equipo.
Más información: Meng Li et al, Discriminación electrónica rápida de moléculas de gas mediante modulación de temperatura de autocalentamiento, Sensores ACS (2023). DOI:10.1021/acssensors.3c01839
Proporcionado por la Academia China de Ciencias
