The objective of this study is to determine the concentrations of mixed gases by establishing a diagnosis method of a transformer using tunable-wavelength optical infrared sensors. Absorption of infrared light by methane, acetylene, and ethylene gases injected is measured from the outputs of the infrared sensors. Regression analysis equations of the gas concentrations are acquired from their respective measured absorption. The obtained concentrations are as follows: -3-9 % errors above 600 ppm(methane), 3 % errors above 1200 ppm(acetylene), and 10 % errors above 500 ppm(ethylene). The concentration inference equations obtained using the individual gases are applicable when the absorption wavelength bands do not overlap. The results of the fault analysis of a transformer using the Duval triangle method and the tunable infrared gas sensors are as follows: temperature faults with -1-1% errors and energy faults with -7-7 % errors.
후막형 암모니아 가스센서를 제조하여 가스 감지특성을 조사하였다. 저농도의 암모니아 가스에 감도가 우수한 산화물 반도체 감지물질은 $FeO_{x}-WO_{3}-SnO_{2}$ 이었으며 100 ppm 이하의 암모니아 가스에 노출될 때 감지막의 저항이 증가하는 특이한 경향을 나타내었다. 반면 암모니아 외의 일반적인 환원성 가스에 노출될 때는 저항이 감소하는 경향을 보였다. 이러한 암모니아 가스 감지소자와 감지물질이 Pt-doped $WO_{3}-SnO_{2}$ 로 구성된 보상소자를 결합하여 센서어레이를 제조하였으며 그 특성을 조사하였다. 보상소자는 암모니아 가스와 일반적인 환원성 가스모두에 의해 저항이 감소하는 경향이 있다. 센서 어레이는 감지소자와 보상소자를 하나의 기판위에 형성하여 제조되었으며 우수한 선택성을 얻을 수 있었다. 이러한 개념의 센서어레이를 이용하면 가스센서의 선택성 향상을 기할 수 있음을 확인할 수 있었다.
$SnO_2$ powders were prepare by precipitating $Sn(OH)_4$ from an aqueous solution of $SnCl_4{\cdot}5H_2O$, pH 9.5. The effects of stability and sensitivity of $SnO_2$ thick film sensors added with various amounts, $SiO_2$, $Al_2O_3$, $ZrO_2$, $TiO_2$ have been investigated. It is shown that the 3wt% $Al_2O_3$ or $SiO_2$ can improve the stability of $SnO_2$ gas sensor at an operating temperature of $350^{\circ}C$.
산업의 성장으로 가스사용량이 증가함에 따라 가스설비, 화학플랜트 등 시설 또한 점차로 증가하고 있으나, 가스에 대한 안전관리는 여전히 미흡한 실정이다. 공장과 가정에서 많이 사용되고 있는 메탄은 천연가스의 주성분으로 가연성이면서 폭발성가스이어서 그에 대한 안전관리도 매우 중요하다. 그 한 가지 방안으로 $3.2\;{\mu}m$ 중적외선 영역의 LED 및 PD를 이용하여 메탄가스누출검지시스템을 개발하고자 한다. 이 파장대역의 센서로 레이저를 이용할 경우 고열이 발생하여 초저온 냉각장치가 필요하나 LED는 상온에서 동작함으로 냉각장치가 필요 없다. 그래서 초소형이나 휴대용으로 구현이 가능하다. $3.2\;{\mu}m$ 부근의 파장대역은 $1.67\;{\mu}m$에 비하여 메탄흡수강도가 강하여서 극미량의 가스탐지가 가능하고 응답성 또한 빠르다. 본 연구에서는 이를 상용화하여 매설 및 노출배관 등 가스설비의 가스누출을 보다 정확하고 신속히 검지함으로써 사고를 미연에 방지하고 그 피해를 최소화하고자 한다.
Thin fihn SnO$_{2}$ Gas Sensor was fabricated by electron-beam evaporation system and the target made by general firing method for the purpose of detecting gas components in air, especially methane gas. SnO$_{2}$ thin film was prepared on the polished alumina substrate which Pt interdigital electrode was precoated. The effects of annealing temperature and substrate temperature on the structural properties of SnO$_{2}$ thin film on glass were investigated using the X-ray diffraction. The good crystalline structure is formed when substrate temperature is 150[.deg. C] and annealing condition is 550[.deg. C], 1[hour]. And the sensing properties at various thickness of the SnO$_{2}$ thin film and the effects of PdCI$_{2}$ addition were also investigated. The good result is showed when the thickness is below 1000[.angs.] and the quantity of PdCI$_{2}$ addition is 4[wt%]. The thickness of SnO$_{2}$ thin film was measured by .alpha.-step and Elliopsometer.
Semiconductor gas sensor using tin oxide as sensing material has been used to detect gases based on the fact that impedance of the sensing material varies when the gas sensor is exposed to the gases. This variation comprises of two parts. The first one is variation in resistance of the sensing material and the other is expressed in terms of the sensor capacitance variation. Normally, only variation of the sensor resistance is considered. In this paper, using AC measurement with a capacitor-coupled inverting amplifier circuit, both changes in the sensor resistance and variations in the sensor capacitance were investigated. These characteristics were represented as magnitude gain and phase shift of AC signal at a specific frequency after passing it through the sensor and the designed circuit. A two-stage artificial neural network, which utilized the information above, was employed to identify and quantify three combustible gases: methane, propane and butane. The network outputs were approximately proportional to concentrations of test gases with reasonable level of error.
본 논문에서는 써모파일을 사용한 비분산 적외선 메탄가스센서의 온도보상 알고리즘을 제시하였다. 가스측정을 위해 적외선 감지부에 내장된 써미스터의 출력전압과 분위기 온도와의 상관성을 도출하고, 협 대역통과 필터 특성과 온도 변화에 따른 센서모듈(광 공동과 적외선램프)의 출력전압 특성 및 메탄가스의 흡수계수와 광 경로에 따른 출력특성 해석을 통하여 가스센서 모듈의 온도보상 알고리즘을 도출하였다.온도보상 전 약 $\pm$ 1,500 ppm 이상의 오차를 갖는 센서는 온도보상 알고리즘을 적용함으로써 $20^{\circ}C$온도변화 구간에서 최대 약 180 ppm 이하의 정밀한 센서모듈을 제작하였다.
다중 센서 어레이와 신경회로망을 이용하여 메탄, 프로판, 부탄 등의 폭발성 가스의 종류 및 농도를 실시간으로 분석하고, 인식하여 결과를 실시간으로 출력할 수 있는 가스 인식 시스템을 구현하였다. 정유 공장이나 도시가스 배관 등에 비교적 많이 분포하는 폭발성 가스인 메탄, 프로판, 부탄 등의 가스들을 분류하고, 그 농도를 인식할 수 있는 시스템의 구현을 위해, 우선 9개의 후막형 반도체식 가스 센서로 구성된 가스 센서 어레이로부터 얻어지는 다차원 신호를 Principal Component Analysis(PCA)를 이용하여 그 특성을 분석하였다. 분석 결과를 바탕으로 오차역전파 학습 알고리즘을 갖는 다층 구조 신경회로망을 이용하여 가스 종류 및 농도를 정확하게 인식할 수 있는 가스 인식 시스템을 구현하였으며, 실시간 처리 시스템을 위해 TMS320C31 DSP 보드를 이용하여 가스인식 시스템을 구현하였다.
폭발성 가스의 종류 및 그 양을 검지하기 위한 10개의 개별 센서가 한 기판위에 집적된 센서어레이를 개발했다. 이 센서어레이는 각종 가스에 대해 다양한 감도 패턴을 가지며, $SnO_2$를 모물질로 하는 10개의 산화물 반도체 가스센서로 구성하였다. 나노사이즈이며 큰 비표면적을 가진 모물질에 서로 다른 첨가물을 첨가하여 감지물질를 제작함으로써 저농도에 대한 감도 및 재현성을 높였고, 센서어레이 전반에서 균일한 온도 분포가 되도록 설계하였다. $400^{\circ}C$에서 동작하는 센서어레이로부터 얻은 감도를 이용하여 주성분 분석 기법을 통해 폭발 하한값의 범위에서 부탄, 프로판 그리고 메탄 등과 같은 폭발성 가스의 종류 및 양을 신뢰성 있게 식별할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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