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研究生：	陳巧貞 Chiao-Chen Chen
論文名稱：	多頻道石化工業有機氣體壓電感測器研製與應用 Multi-channel piezoelectric crystal gas sensor for organic pollutants from petrochemical plants
指導教授：	施正雄 Shih, Jeng-Shong
學位類別：	碩士 Master
系所名稱：	化學系 Department of Chemistry
論文出版年：	2004
畢業學年度：	92
語文別：	中文
中文關鍵詞：	多頻道感測器陣列、石英壓電感測器、石化工業、主成份分析法、倒傳遞神經網路
英文關鍵詞：	Multi-channel sensor array, QCM, PCA, BPN
論文種類：	學術論文
相關次數：	點閱：231 下載：0
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針對石化工業空氣有機污染物，本研究自行研製了對氣體分子具辨識能力的一組六頻道之氣體壓電感測器陣列，藉以監測石化工業中6種常見的致癌性排出物及重要之石化基本原料包括：苯(benzene)、苯乙烯(styrene)、氯仿(chloroform)、辛烷(octane)、己烯(hexene)及己炔(hexyne)。藉由主成份分析法(PCA)分析修飾有不同吸附劑之壓電晶體感測頻道所收集的頻率訊號，可由22種吸附劑中挑選出6種最適合偵測目的之塗佈物。進行主成份分析後，所抽取出之前四個主成份已可解釋樣本數據變異量之97.5 %，且Polyisobutylene、SE30、C60/PPA、4-tert-Butylcalix[6]arene、Cholesteryl chloroformate及Ag(Ⅰ)/cryptand-2,2/Ethylene diamine/NH3/ Polyvinyl chloride等六種在主成份分析中具有代表性的石英晶體塗佈物被選出。此外，進一步探討吸附劑之塗佈量對感測訊號之影響並找出最適當的塗佈量，於本研究中固定各頻道之塗佈量為10μg。
對6種目標偵測物之定性分析藉由二維的X-Y主成份分數散佈圖、雷達圖及倒傳遞神經網路這三種辨識技術來達成，定量分析則藉由簡單性線迴歸進行檢量線之製備。對特定目標分析物之最佳感測頻道所得線性迴歸R2值皆達0.995以上，偵測下限可達0.068-1.127 mg/L，感測訊號也表現出良好之再現性，RSD(n=10)值介於1.1-9.6%。此六頻道壓電感測陣列也被嘗試用於分辨混合有機氣體樣品，利用倒傳遞神經網路可成功辨識出混合樣品中的組成成分，並藉由複回歸分析定量混合樣品各組成成分之含量。因混合樣品中各組成成分之揮發能力強弱不同，而造成製備與檢測過程中樣品各組成之濃度與理論濃度有所差異，影響定量分析之準確性，但所得複回歸檢量線之線性迴歸R2值仍可達0.95以上。

中文摘要 I
英文摘要 II
目錄 IV
圖目錄 VII
表目錄 X
第一章 緒論 1
1-1化學感測器陣列(Chemical sensor arrays)與電子鼻(Electronic nose) 1
1-1-1化學感測器簡介 1
1-1-2電子鼻(Electronic nose) 3
1-1-2. 1化學感測器陣列(Chemical sensor array) 4
1-1-2. 2模式辨識技術(Pattern recognition technology) 12
1-2主成分分析(Principal component analysis) 16
1-2-1基本原理 18
1-2-2主成分分析之應用 20
1-2-3成分分數 22
1-3類神經網路(Artificial neural network) 24
1-3-1生物神經元 24
1-3-2人工神經元模型 25
1-3-3類神經網路分類 28
1-3-4倒傳遞神經網路(Backpropagation neural network) 29
1-4迴歸分析(Regression analysis) 37
1-5壓電晶體 38
1-5-1壓電晶體之壓電性 38
1-5-2石英震盪器 40
1-5-3 AT-cut石英震盪晶體的特性 43
1-5-4石英震盪器的線路 44
1-5-5震盪頻率的量測 45
1-5-6石英微量天平 47
1-5-7氣體石英壓電感測器 51
1-6感測器微電腦界面 55
1-7研究動機 56
第二章 實驗部分 58
2-1藥品與儀器 58
2-2石英晶片表面修飾 59
2-2-1石英晶體 59
2-2-2表面塗佈液配製 59
2-2-3表面塗佈法 61
2-3多頻道氣相壓電感測系統 62
2-3-1石英壓電晶體起振線路 62
2-3-2多頻道氣體壓電感測器界面設計 63
2-3-2.1 界面線路設計 63
2-3-2.2 系統控制流程 68
2-3-3多頻道靜相石英壓電感測系統 69
2-4實驗數據處理流程 71
2-4-1主成分分析法 71
2-4-2倒傳遞神經網路分析法 73
第三章 實驗結果與討論 75
3-1多頻道石英壓電感測系統之偵測訊號 76
3-1-1石英壓電感測器陣列各頻道偵測訊號之比較 76
3-1-2不同有機物對同一塗佈膜之感應現象 77
3-1-3不同塗佈膜對同一有機物之感應現象 77
3-1-2不同揮發性有機物對同一塗佈膜之感應現象 79
3-1-3不同塗佈膜對同一揮發性有機物之感應訊號 79
3-2主成分分析應用於感測器陣列塗佈物之選擇 83
3-2-1主成分分析應用原理 84
3-2-2主成分分析摘要表(PCA summary table) 86
3-2-3主成分與感測器陣列各頻道之相關性 88
3-2-4主成分分析散佈圖(Principal component analysis scores map) 91
3-3單一揮發性有機物的定性與定量 93
3-3-1各種揮發性有機物之雷達辨識圖 93
3-3-2塗佈量對感應頻率變化之影響 96
3-3-3待測物濃度對感應頻率變化之影響 103
3-3-4 各頻道對六種揮發性有機污染物之偵測下限與再現性 110
3-4倒傳遞類神經網路應用於混合有機氣體感測 113
3-4-1倒傳遞類神經網路辨識單一揮發性有機物 114
3-4-1.1倒傳遞類神經網路參數設定 116
3-4-1.2單一揮發性有機物之定性分析 121
3-4-1.3單一揮發性有機物之定量分析 126
3-4-2倒傳遞類神經網路辨識混合揮發性有機物 129
3-4-2.1倒傳遞類神經網路參數設定 131
3-4-2.2混合揮發性有機物之定性分析 138
3-4-2.3混合揮發性有機物定量分析 143
第四章 結論 147
參考文獻 149
                                

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