ALGORITHM FOR COMPUTER PROCESSING OF KINETIC DEPENDENCES OF THE RESPONSE OF A GAS SENSOR WITH INTELLIGENT COMPONENTS
DOI:
https://doi.org/10.34185/1562-9945-1-150-2024-15Keywords:
algorithm, stretched exponential function, gas sensor, response, parameter calculation, automation, information and measurement system.Abstract
The purpose of the work is to develop an algorithm using intelligent components that will allow processing of experimental data of response kinetics of resistive gas sensors based on the algorithm of the model of the stretched exponential function of Kohlrausch-Williams-Watts, without operator intervention. The problems of implementing full automation of the information-measuring system for the study of the main characteristics of gas-sensitive sensors - the selection of the most informative time interval - are describe. The algorithm for processing the experimental kinetic dependence of the response of gas sensors based on the model of a stretched exponential function with intelligent components that allow choosing the most informative time interval from the processed kinetic dependences is present.
References
Tonkoshkur, A. S., Lyashkov, A. Y., & Povzlo, E. L. (2018). Kinetics of Response of ZnO-Ag Ceramics for Resistive Gas Sensor to the Impact of Methane, and its Analysis Using a Stretched Exponential Function. Sensors and Actuators B: Chemical. Vol. 255, Part 2. Febru-ary, P. 1680-1686. https://doi.org/10.1016/j.snb.2017.08.171
Acharyya, S., Nag, S., Kimbahune, S., Ghose, A., Pal, A., & Guha, P. K. (2021). Selective discrimination of VOCs applying gas sensing kinetic analysis over a metal oxide-based chemiresistive gas sensor. ACS sensors, 6(6), 2218-2224.
Saggu, I. S., Singh, S., Chen, K., Xuan, Z., Swihart, M. T., & Sharma, S. (2023). Ultrasen-sitive Room-Temperature NO2 Detection Using SnS2/MWCNT Composites and Accelerated Recovery Kinetics by UV Activation. ACS sensors, 8(1), 243-253
A.S. Tonkoshkur, A.S. Lozovskyi Application for calculating the parameters of a gas sen-sor from the experimental kinetic dependence of response. System technologies, 2021, 2(133): 26-32. DOI 10.34185/1562-9945-2-133-2021-04
A.S. Tonkoshkur, A.S. Lozovskyi Software for processing and analysis of experimental data in researching of gas sensors. System technologies, 2022, 1(138): 175-184. DOI 10.34185/1562-9945-1-138-2022-17
Грачева Н.Н, Руденко Н.Б., Литвинов В.Н. Специализированное программное обес-печение для научных исследований [Электронный ресурс]: учебное пособие– Электрон. дан. – Зерноград: Азово-Черноморский инженерный институт ФГБОУ ВО ДГАУ, 2018. – 127 с.
Лазурик В. Т., Починок А. В. Модель компьютерной обработки и анализа экспери-ментальных данных при исследовании плазменного источника ультрафиолета. Вісник Харківського національного університету Серія ≪Математичне моделювання. Інформаційні технології. Автоматизовані системи управління≫2008. № 833. с.149-162.
Пыхалов А. А., Лам З. В., Белозерцева О. П. Математическое моделирование для компьютерной обработки сканирования твердых деформируемых тел при построении и анализе их конечно-элементных моделей //Вестник Иркутского государственного тех-нического университета. – 2018. – Т. 22. – №. 3 (134).
С. 93-111
Шмелев О. Я., Королев В. Ф. О компьютерной обработке результатов измерений //Вестник компьютерных и информационных технологий. – 2009. – №. 9. – С. 50-53.
Simdyankin S I. & Mousseau N. Relationship between dynamical heteroge¬neities and stretched exponential relaxation // Physical Review E. - 2003. -68 (4). - P.104-110.
Trzmiel J., Weron K., Janczura J. & Placzek-Popko E. Properties of the re¬laxation time distribution underlying the Kohlrausch-Williams-Watts photoionization of the DX centers in Cdl-xMnxTe mixed crystals // Jour¬nal of Physics Condensed Matter. - 2009. 21'(34). - P.345801.
A.S. Tonkoshkur, A.S. Lozovskyi Algorithm for processing gas sensor’s response kinetics data using extended exponential function without numerical differentia-tion. System tech-nologies, 2023, 1 (144): 24-34. DOI 10.34185/1562-9945-1-144-2023-04
Selezneva M. S., Neusypin K. A. Development of a measurement complex with intelli-gent component //Measurement Techniques. – 2016. – Т. 59. – С. 916-922
Pawłowski, M., Kamiński, P., Kozłowski, R., Jankowski, S., & Wierzbowski, M. (2005). Intelligent measuring system for characterisation of defect centres in semi-insulating materials by photoinduced transient spectroscopy. Metrology and Measurement Systems, 12(2), 207-228.
Selivanova, Z. M., Kurenkov, D. S., Trapeznikova, O. V., & Nagornova, I. V. (2020, May). Intelligent information-measuring system for operational control of thermo-physical properties of heat insulating materials. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1546, No. 1, p. 012029). IOP Publishing.
Shen, K., Selezneva, M. S., Neusypin, K. A., & Proletarsky, A. V. (2017). Novel variable structure measurement system with intelligent components for flight vehicles. Metrology and measurement systems, 347-356.
Yunpeng, W., Ruixin, Y., Shaojun, N., & Zonglin, J. (2020). Deep-learning-based intelli-gent force measurement system using in a shock tunnel. 力学学报, 52(5), 1304-1313
Orlov S. P., Vasilchenko A. N. Intelligent measuring system for testing and failure analy-sis of electronic devices //2016 XIX IEEE International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM). – IEEE, 2016. – С. 401-403.
Тонкошкур О.С., Повзло Є.Л. Алгоритм обробки даних кінетики відгуку резистивного газового сенсору на основі моделі розтягнутої експоненціальної функції. Системні технології. Регіональний міжвузівський збірник наукових праць. – Вип. 1′(108) – Дніпропетровськ, 2017. – С. 129-134
Методи та системи штучного інтелекту: Навчальний посібник для студентів напря-му підготовки 6.050101«Комп’ютерні науки» А.С. Савченко, О. О. Синельніков. – К. : НАУ, 2017. – 190 с.
Булкин В. И., Шаронова Н. В. Математические модели знаний и их реализация с по-мощью алгебропредикатных структур //Булкин ВИ, Шаронова НВ–Национальный тех-нический университет «ХПИ», Макеевский экономикогуманитарный институт. Изд.: Дмитренко ЛР, Донецк. – 2010. – 304. c.
Шуп Е. Т. Решение инженерных задач на ЭВМ. – Мир, 1982.- 230 с.
Lozovskyi, A., Lyashkov, A., Gomilko, I., & Tonkoshkur, A. (2023). Implementation of computer processing of relaxation processes investigation data using extended exponential function. Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska, 13(3), 51-55.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 System technologies
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
