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Titel: Facile quantification and identification for reducing gases over a wide concentration range
VerfasserIn: Schultealbert, Caroline
Baur, Tobias
Schütze, Andreas
Sauerwald, Tilman
Sprache: Englisch
Titel: 17th International Meeting on Chemical Sensors 2018 proceedings : 15-19 July 2018, University of Vienna, Universitätsring 1, 1010 Vienna, Austria
Seiten: 815-816
Verlag/Plattform: AMA Service GmbH
Erscheinungsjahr: 2018
Erscheinungsort: Wunstorf
Konferenzort: Vienna, Austria
DDC-Sachgruppe: 540 Chemie
Dokumenttyp: Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag)
Abstract: Two dedicated methods for quantification and identification for metal oxide semiconductor gas sensors with a specific temperature cycled operation (TCO) are presented. Both are giving an estimate for a certain parameter of the sensor relaxation caused by a step from high to low temperature. In this relaxation a highly oxidized sensor surface is gradually reduced by gas. The relaxation parameter is evaluated by calculating the slope of the logarithmic conductance over time for small gas concentration or by an estimation of the relaxation time constant for high concentrations respectively. A linear calibration curve between the relaxation parameter and the gas concentration is found for carbon monoxide, hydrogen and ammonia in the concentration range from 10 ppb to 100 ppm. For benzene the relaxation depends in form of a power law (exponent 0.4-0.5) with the gas concentration. The results can be interpreted within the framework of a general model for TCO MOS sensors.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.5162/IMCS2018/P2GS.25
URL der Erstveröffentlichung: https://www.ama-science.org/proceedings/details/3197
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-373948
hdl:20.500.11880/33833
http://dx.doi.org/10.22028/D291-37394
ISBN: 978-3-9816876-9-9
Datum des Eintrags: 26-Sep-2022
Fakultät: NT - Naturwissenschaftlich- Technische Fakultät
Fachrichtung: NT - Systems Engineering
Professur: NT - Prof. Dr. Andreas Schütze
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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