Досліджено механізми підвищеня ідентифікаційної здатності мультисенсорних масивів у динамічному режимі. На підставі комплексного аналізу основних механізмів адсорбційних процесів багатокомпонентних газових середовищ на поверхні органічних молекулярних кристалів встановлено взаємозв'язок між класифікаційною здатністю масиву, особливостями перебігу адсорбційно-десорбційних процесів на межі розподілу та природою чутливих шарів. Виявлено можливість цілеспрямованого керування хімічною фунціональністю сенсорного масиву за допомогою оптимізації типу і кількості сенсорів у масиві, використовуючи найбільш інфорамативну частину сенсорного відгуку. Показано, що процедура оптимізації на основі методу кластерного аналізу в концепції нечіткої логіки дозволяє оптимізувати та оцінювати доцільність використання різних сенсорів у масиві. Обгрунтовано можливість використання наноструктурованих матеріалів (цеолітів) для аналізу багатокомпонентних середовищ за умов переваги будь-якого активного компонента суміші з метою підвищеня класифікаційної здатності. З'ясовано, що використання фізичних та фізико-хімічних методів відновлення чутливих елементів (обробки сенсорного масиву парами спирту) суттєво збільшує відтворність системи, що забезпечує формування стабільних хімічних образів. Обгрунтовано механізми кінетичної дискримінації у багатоканальних системах газового аналізу, встановлено фізичні та фізико-хімічні умови мінімізації впливу сторонніх факторів на функціональні властивості сенсорного масиву.

  Завантажити