Design, fabrication and characterization of thick-film gas sensors

Abstract

DE LA TESIS DOCTORAL<br/>Título: Diseño, fabricación y caracterización de sensores de capa gruesa<br/>Doctorando: Peter Tsolov Ivanov<br/>Director: Xavier Correig Blanchar<br/>Los sensores de gases de estado sólido han demostrado ser muy prometedores para<br/>supervisar la emisión de los agentes contaminadores en el aire, porque son una opción<br/>de bajo coste para la construcción de analizadores de gases. Algunos problemas se<br/>relacionados con este tipo de dispositivos, especialmente su baja selectividad y el alto<br/>consumo de energía, siguen sin resolver. El objetivo de esta tesis doctoral es el<br/>desarrollo de nuevos sensores y matrices de sensores con mejorada selectividad y<br/>reducido consumo de energía.<br/>La metodología usada en esta tesis consiste en fabricar matrices de sensores hechas de<br/>sensores con distintas selectividades. Como la respuesta del sensor es diferente en<br/>distintas temperaturas de trabajo y como los distintos dopantes o los filtros catalíticos<br/>aceleran o reducen la respuesta del sensor, los diferentes sensores dan diferentes<br/>reacciones. Combinando estas reacciones y con la ayuda de técnicas del reconocimiento<br/>de patrones, se pueden crear grupos de sensores capaces de distinguir entre distintos<br/>agentes contaminantes.<br/>La tesis comienza repasando los métodos usados para la fabricación de los sensores de<br/>gases y discutiendo los problemas relacionados con la baja selectividad de los óxidos<br/>metálicos. Se especifican también los diferentes métodos para aumentar la selectividad.<br/>Se introduce y se describe detalladamente la técnica de screen-printing. Los<br/>experimentos se realizaron con cuatro tipos de substratos de sensores (cerámica, silicio,<br/>microhotplate y silicon-on-insulator) y con más de 15 capas activas basadas en dióxido<br/>de estaño y trióxido de tungsteno (puras y dopadas con oro, platino, plata, titanio y<br/>paladio). Una amplia variedad de compuestos volátiles (amoníaco, etanol, acetona y<br/>benceno), de gases (monóxido de carbono, dióxido de nitrógeno, metano y sulfuro de<br/>PhD thesis of Peter Tsolov Ivanov Resumen de la tesis doctoral<br/>hidrógeno) y de algunas mezclas binarias ha sido medida. Los resultados obtenidos por<br/>los análisis cuantitativos y cualitativos de los gases estudiados con una matriz de<br/>sensores basada en cuatro sensores simples nos han llevado a descubrir el óptimo<br/>sensor/matriz para los distintos gases/mezclas binarias.<br/>Los resultados demostraron que, con la ayuda de redes neuronales Fuzzy ARTMAP, es<br/>posible identificar y cuantificar simultáneamente los gases analizados usando solamente<br/>una matriz de microhotplates (cuatro sensores) con la misma capa activa. Los sensores<br/>de SnO2 y de WO3 dopados demostraron diversa respuesta a los agentes contaminantes<br/>probados. Componiendo cuidadosamente la matriz de sensores y definiendo bien la<br/>temperatura de trabajo podemos discriminar, con un alto grado de éxito, los diversos<br/>gases probados sin la necesidad de técnicas de reconocimiento de patrones.<br/>La conclusión principal que se puede sacar de esta tesis es que las matrices de sensores,<br/>junto con las técnicas de reconocimiento de patrones, se pueden utilizar para aumentar<br/>perceptiblemente la selectividad de los sensores de óxidos metálicos. La simplicidad de<br/>los métodos propuestos permite su uso en el desarrollo de analizadores de gases más<br/>baratos y narices electrónicas portátiles.<br/>A partir de la investigación realizada durante esta tesis doctoral se han elaborado 15<br/>artículos publicados en revistas internacionales, 10 comunicaciones en las conferencias<br/>internacionales y 3 comunicaciones en conferencias españolas.<br/><br/><br/><br/>PhD thesis of Peter Tsolov Ivanov Resume of the doctoral thesis

OF THE DOCTORAL THESIS<br/>Title: Design, Fabrication and Characterization of Thick-Film Gas Sensors<br/>Doctorate: Peter Tsolov Ivanov<br/>Director: Xavier Correig Blanchar<br/>Solid-state gas sensors have proved to be very promising for monitoring the emission of<br/>air pollutants because they are a low cost option for constructing gas analysers. Some<br/>problems associated to this approach, especially their deficient selectivity and high<br/>power consumption, remain unsolved. The aim of this doctoral thesis is to develop new<br/>sensors and sensor matrices that can improve the selectivity of metal oxide gas sensors<br/>and decrease their power consumption.<br/>The methodology used here consists of creating sensor matrices made from sensors with<br/>different selectivities. As the sensor response is different at different working<br/>temperatures and as the different dopants or catalytic filters accelerate or reduce the<br/>sensor response, the different sensors give different reactions. If these reactions are<br/>combined, sensor groups capable of discriminating between different pollutants can be<br/>obtained with the help of pattern recognition techniques.<br/>The thesis begins by reviewing the methods used for fabricating gas sensors and<br/>discussing the problems caused by the poor selectivity of metal oxide gas sensors and<br/>the methods for increasing their selectivity. Then, the screen-printing technique is<br/>introduced and described. The experiments were performed with four different types of<br/>gas sensor substrates (ceramic, silicon, microhotplate and silicon-on-insulator) and more<br/>than 15 active layers (undoped and doped with gold, platinum, silver, titanium and<br/>paladium tin dioxide and tungsten trioxide sensitive layers). A wide variety of volatile<br/>compounds (ammonia, ethanol, acetone and benzene), gases (carbon monoxide,<br/>nitrogen dioxide, methane and hydrogen sulphide) and some binary mixtures were<br/>measured. The results obtained from quantitative and qualitative gas analysis using the<br/>PhD thesis of Peter Tsolov Ivanov Resume of the doctoral thesis<br/>sensor response from a simple 4 sensor based matrix led to the optimal sensor/sensor<br/>matrix for gas/binary mixtures.<br/>The results showed that, with the help of fuzzy ARTMAP neural networks, it is possible<br/>to identify and simultaneously quantify the gases analysed by using only one MHP-chip<br/>(four sensors) with the same active layer. The doped SnO2 and WO3 sensors showed<br/>different response to the tested pollutants. Composing carefully the sensor matrix and<br/>defining well the working temperature we were able to discriminate, with a high success<br/>rate, between the different test gases with no need for pattern recognition techniques.<br/>The main conclusion that can be drawn from this thesis is that sensor matrices can be<br/>used, coupled to dynamic pattern recognition techniques, to significantly increase the<br/>selectivity of metal oxide sensors. The simplicity of the methods implemented makes<br/>them suitable for developing low-cost gas analysers and hand-held e-noses.<br/>The research carried out during this doctoral thesis resulted in 15 articles being<br/>published in international journals, 10 communications at international conferences and<br/>3 communications at a Spanish national conference.<br/>PhD thesis of Peter Tsolov Ivanov Resumen de la tesis doctoral