Implementación y evaluación de una nariz electrónica para la detección de alcoholes lineales

Descripción del Articulo

Se desarrolló una nariz electrónica que permite la detección de alcoholes de manera sencilla y económica en comparación con las narices electrónicas tradicionales. Estábasada en cuatro sensores de gas de SnO2 (dos comerciales y dos fabricados en el laboratorio), un sistema neumático irregular, un ha...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Paredes Doig, Ana Lucía, Sun Kou, María Del Rosario, Picasso Escobar, Gino, Doig Camino, Elizabeth, Comina, Germán
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2016
Institución:Consejo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovación
Repositorio:CONCYTEC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.concytec.gob.pe:20.500.12390/1296
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12390/1296
https://doi.org/10.15446/rev.colomb.quim.v45n2.60393
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:sensores de gas
Nariz electrónica
clasificación de alcoholes
arreglo de sensores
PCA
óxido de estaño
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.06.02
Descripción
Sumario:Se desarrolló una nariz electrónica que permite la detección de alcoholes de manera sencilla y económica en comparación con las narices electrónicas tradicionales. Estábasada 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 1-2 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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