Implementación y evaluación de una nariz electrónica para la detección de alcoholes lineales
Se desarrolló una nariz electrónica que permite la detección de alcoholes de manera sencilla y económica en comparación con las narices electrónicas tradicionales. Está basada en cuatro sensores de gas de SnO2 (dos comerciales y dos fabricados en el laboratorio), un sistema neumático irregular, un h...
- Autores:
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Paredes Doig, Ana Lucía
Sun Kou, María Del Rosario
Picasso Escobar, Gino
Doig Camino, Elizabeth
Comina, Germán
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2016
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/66286
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/66286
http://bdigital.unal.edu.co/67310/
- Palabra clave:
- 54 Química y ciencias afines / Chemistry
nariz electrónica
clasificación de alcoholes
arreglo de sensores preparado
PCA
sensores de gas
óxido de estaño
electronic nose
alcohols classification
array of prepared sensors
PCA
gas sensors
tin oxide
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Summary: | Se desarrolló una nariz electrónica que permite la detección de alcoholes de manera sencilla y económica en comparación con las narices electrónicas tradicionales. Está basada en cuatro sensores de gas de SnO2 (dos comerciales y dos fabricados en el laboratorio), un sistema neumático irregular, un hardware y software para adquisición de datos y un software de reconocimiento de patrones. Se evaluó el comportamiento de la nariz y las condiciones de trabajo con muestras de vapor de alcoholes (metanol, etanol, n-butanol y 1-octanol) y se determinó que los alcoholes se pueden detectar con el arreglo de sensores preparado y pueden diferenciarse entre sí haciendo uso del análisis estadístico de componentes principales (PCA). El orden de detección encontrado para los alcoholes lineales fue el siguiente: metanol etanol n-butanol 1-octanol. Se encontró también que haciendo uso del análisis de componentes principales (PCA) y realizando una normalización de los datos en el software de reconocimiento de patrones, la varianza total de las muestras también aumenta del 76% al 85%. Esto demuestra que una nariz simple y económica puede clasificar bien las muestras evaluadas. |
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