关键词：
水质检测
传感器阵列
聚苯胺
温度补偿
神经网络
摘要：
水资源是一切生命、生活、生产最重要的因素,是人赖以生存的基本条件。随着工农业的发展,水污染情况日益严重,水质检测技术研究一直是科技界科研的重要课题。水质检测的核心技术是传感器,目前,水质传感器正向着微型化、集成化方向发展。MEMS传感器由于其体积小、便于集成、稳定性好等特点被广泛应用于水质检测领域。本文采用电化学分析技术,结合微电极传感器,实现p H、溶解氧和氨氮三种水质参数的测量。通过分析传感器的集成化、微型化、纳米材料电极表面修饰及检测数据校正方法的发展现状,剖析相关技术基础上,采用MEMS技术设计出具有温度补偿功能的多参数微传感器芯片,以及与传感器芯片相适配的微流控测试腔体,实现各个传感单元的独立测试。另一方面,采用聚苯胺/无机物复合纳米材料对传感器敏感电极进行表面修饰,并表征分析了敏感材料的表面形貌。采用修饰后的电极对三种参数分别进行了测量,结果表现出较高的灵敏度和较好的稳定性。运用多元线性回归分析技术,对各个参数进行温度校准,进一步提高了测量的准确度。构建PSO-LM-ANN模型对多参数同时测量选择性变差问题进行数据校正处理,提高了测量精确度。在多参数传感器芯片结构设计方面。在研究电化学扩散机理的基础上,得出微电极相比于大电极具有更好的电化学扩散效应。因此,采用MEMS技术设计制备微电极传感器芯片。从电极结构方面分析,采用ANSYS软件对比分析了“方方型”和“圆环形”电极结构,仿真结果显示,“圆环形”电极结构使溶液中具有较为均匀一致的电场强度及电流密度分布,使电极上的分析物能够受到较为均匀一致的电催化作用。考虑温度对各种参数测量结果的影响,在传感器芯片结构中设计了与微电极集成一体的微加热器,采用ANSYS软件对比分析了几种加热器结构,确定最优结构,最终设计出具有温度补偿功能的多参数传感器电极阵列结构。在传感器电极表面修饰方面。传感器电极表面修饰可以增大电极比表面积,增强电极导电性,不同的敏感膜对不同的水质参数有选择性,从而可以进一步增强传感器的检测灵敏度。采用原位法合成导电高聚物PANI/无机物纳米材料,修饰在传感器电极表面,表征分析了敏感材料的表面形貌,其微观形貌表现出高活性。通过测量p H、氨氮等参数,显示出较高的敏感特性。在传感器信号采集与测试方法方面。采用PMMA有机玻璃制备具有分流通道的小型化微流控测试腔,构成与传感器芯片相匹配的测试容器,分流通道的腔体结构保证传感器芯片的每个测试单元可以单独工作,避免测试过程中溶液内部互相干扰。为实现传感器信号采集,配置了与传感器结构相匹配的恒电位仪。测试过程水质溶液的进液和出液采用蠕动泵控制,调节蠕动泵的运转模式可充分实现液体匀速流动,实现传感器的测试、清洗等。在水质多参数测试方面。通过传感器测试平台,对水温、p H、溶解氧和氨氮浓度等水质参数进行了测量。实验结果表明,传感器均表现出较高的灵敏度和较好的线性关系。根据测试环境温度的实际情况,调控传感器中的加热器工作模式,实现温度补偿,保证传感器工作在理想温度范围内。并将p H、溶解氧和氨氮三个参数分别与温度和响应电流建立多元线性回归方程,进一步提高传感器的测量准确度。在水质多参数检测数据校正处理方面。针对多参数同时测量时共存物质对催化反应的影响,导致多参数同时测量选择性变差,测量准确度降低,提出一种PSO-LM-ANN数据校正方法对多参数检测数据进行修正处理。将多组分同时测量时传感器输出的p H、溶解氧和氨氮浓度3个参数为网络输入,将p H、溶解氧和氨氮浓度的标准值作为3个输出参数。运用Matlab对网络模型进行优化设计,优化结果显示当隐含层节点数为8,且网络采用LevenbergMarquardt算法时网络的预测精度最佳,同时引入PSO算法优化LM-ANN网络的权值和阈值。验证结果表明,PSO-LM-ANN方法具有较好的数据校正效果,校正精度较高。研究结果表明,基于MEMS技术的具有温度补偿功能的多参数阵列传感器芯片可实现p H、溶解氧、氨氮等参数的高精度测量,温度补偿效果较好。研制的PANI/Cu O纳米复合材料用于电极表面修饰,可有效提高p H检测的灵敏度,减小响应时间。PSO-LM-ANN模型对多组分同时测量时的检测数据进行校正处理,实验结果表明,利用该模型能够得到精确度较高的校正结果。
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