Анотація до роботи:

Кругленко І.В. Механізми підвищення ідентифікаційної здатності багатоканальних систем газового аналізу в динамічному режимі. – Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата фізико-математичних наук за спеціальністю 01.04.01 – фізика приладів, елементів і систем. - Інститут фізики напівпровідників ім. В.Є. Лашкарьова НАН України, Київ, 2004.

Дисертація присвячена дослідженню механізмів підвищення ідентифікаційної здатності мультисенсорних масивів в динамічному режимі. Комплексне вивчення основних механізмів адсорбційних процесів багатокомпонентних газових середовищ на поверхні органічних молекулярних кристалів дозволило встановити взаємозв’язок між класифікаційною здатністю масиву, особливостями перебігу адсорбційно-десорбційних процесів на межі розділу та природою чутливих шарів. Це дозволило цілеспрямовано керувати хімічною функціональністю сенсорного масиву за допомогою оптимізації типу і кількості сенсорів у масиві, використовуючи найбільш інформативну частину сенсорного відгуку. Показано, що процедура оптимізації на основі методу кластерного аналізу в концепції нечіткої логіки дозволяє оцінювати доцільність використання різних сенсорів в масиві і оптимізувати його для конкретних застосувань.

Показано, що для аналізу багатокомпонентних середовищ в умовах переваги будь-якого активного компонента суміші, для підвищення класифікаційної здатності доцільно використовувати нанострукторовані матеріали – цеоліти. Встановлено, що використання фізичних та фізико-хімічних методів відновлення чутливих елементів (обробка сенсорного масиву парами спирту) суттєво збільшує відтворюваність системи, що і забезпечує формування стабільних хімічних образів.

В цілому, в роботі встановлено та обгрунтовано механізми кінетичної дискримінації в багатоканальних системах газового аналізу, що дозволо встановити фізичні та фізико-хімічні умови мінімізації впливу сторонніх факторів на функціональні властивості сенсорного масиву.

В роботі розроблено підхід для оптимизації кросс-селективних сенсорних масивів для конкретних застосувань який використовує механізми кінетичної дискримінаціїї у багатомірному просторі та спеціальні процедури пробопідготовки з метою підвищення дискримінаційної здатності систем типу „електронний ніс”. Одержаний результат грунтується на таких основних висновках:

1. Встановлено механізм виникнення кінетичної дискримінації для сенсорних масивів, який обумовлений розбіжностями в константах швидкості відгуків. Розраховані відповідні співвідношення для констант швидкості адсорбційних процесів для найбільш повного використання цього ефекту.

2. Для оптимізації сенсорного масиву запропоновано використання найбільш інформативної частини сенсорного відгуку і розроблена процедура для її вибору.

3. Розроблено процедури формування необхідної хімічної функціональністі сенсорного масиву для конкретних застосувань використовуючи варіації числа та типу сенсорних елементів. Відпрацьовано процедуру такого вибору, в тому числі на багатостадійній основі.

4. Обгрунтовано та продемонстровано на прикладах напоїв та фармацевтичних препаратів доцільність використання методу кластерного аналізу в концепції "нечіткої логіки" для оптимізації масивів крос-селективних сенсорів.

5. Показано, що у випадку проб з домінуючими компонентами процедура сорбційної очистки сенсорів з використанням одного з цих компонентів дозволяє відтворити поверхню до початкового стану, і суттєво збільшує відтворюваність системи, що забезпечує формування стабільних хімічних образів.

6. Розроблено оригінальний підхід, який дозволяє проводити аналіз характерних компонентів хімічних сумішей за допомогою зменшення внеску домінуючого компоненту (води/спирту), використовуючи молекулярні сита неорганічного походження з фіксованою системою просторових каналів (пор) – цеоліти, які дозволяють «екстрагувати» найбільш інформативну частину багатокомпонентних сумішей.

7. Встановлені фізичні механізми адсорбційно-десорбційних процесів на поверхні тонких плівок органічних молекулярних кристалів, які обумовлені наявністю періодів релаксації в системі. Знайдено кореляцію розподілу часів релаксації з ефективністю класифікаційної задачі. Це дозволяє прогнозувати здатність органічних матеріалів виступати в якості чутливих елементів крос-селективних сенсорних масивів.

Публікації автора:

1. Кругленко И.В., Снопок Б.А., Ширшов Ю.М., Венгер Е.Ф. Интеллектуальные мультисенсорные системы для химического анализа: «Электронный нос». // Всеросийская конференция с международным участием «СЕНСОР 2000», Санкт-Петербург (Россия), - 2000. – с.110

2. Kruglenko I.V., Snopok B.A., Shirshov Yu.M., Venger E.F. Digital aroma technology for chemical sensing: temporal chemical images of complex mixtures // Semiconductor Physics, Quantum Electronics and Optoelectronics. – 2000. - Vol.3, №4, p.529-541

3. Кругленко И.В., Снопок Б.А., Ширшов Ю.М., Венгер Е.Ф. “Электронный нос”: интеллектуальная система химического анализа. // Труды седьмой международной научно-технической конференции "Актуальные проблемы твердотельной электроники и микроэлектроники". – Дивноморское (Россия), 2000. – с.166 - 168

4. Kruglenko I.V. A new concept for the analysis of total volatile compound of liquid samples using digital aroma technology. // International school on gas sensors, the 3th European School of the “NOSE” network. – Lecce (Italy), 2001. – P.115-116.

5. Kruglenko I.V. Electronic Nose in Pharmaceutics. // The Internotional Workshop on “New Developments on sensors for environmental control”. – Lecce (Italy), 2002. – P.121.

6. Kruglenko I.V., Snopok B.A., Shirshov Yu.M., Rowell. F.J. Can electronic nose be used to detect pharmaceutical contaminants? // 9^th International Symposium on Olfaction and Electronic Nose ISOEN’02. – Roma (Italy), 2002. – P.253-254.

7. Snopok B.A., Kruglenko I.V., Multisensor systems for chemical analysis: state-of-the-art in Electronic Nose technology and new trends in machine olfaction // Thin Solid Films.-2002.-V.418, N1.- P.21-41.

8. Kruglenko I.V., Snopok B.A., Shirshov Yu.M, Reznik A.M., Nowicki D.W., Dekhtyarenko A.K. Computational Selectivity of Chemical Arrays: Associative Memories Algorithms as Effective Classifier for Electronic Nose Applications // “Sensors for Environmental Control” (Ed.P.Siciliano),World Scientific Publishing Co.Pte.Ltd. – 2003. –P. 239-243.

9. Kruglenko I.V., Snopok B.A. Intelligent Sensing Based on Combination of “Hard” and “Soft” Nanomaterials: Application to the Electronic Nose Technology // Proceedings of The Ninth International Symposium on Olfaction and Electronic Nose (Ed. Arnaldo D’Amico and C.Di Natale), MMIII Aracne Editrice S.r.l. – 2003.- P.104-111.

10. Kruglenko I.V., Snopok B.A. Sensor renewal using displacement reactions. // 2-nd Workshop of the Second Network on Artificial Olfactory Sensing (NOSEII), New concepts for chemical sensing. - Linkoping University (Sweden), 2003. – P.86-87.

11. Snopok B.A., Kruglenko I.V. Nonexponential Relaxations: Forecasting Strategies of Instrument Performance. // Abstracts of “ISOEN03”. – Riga (Latvia), 2003. - P.52-55

12. Kruglenko I.V., Snopok B.A., Cleaning Procedure based on Displacent Reactions: Application to the Electronic Nose technology.// Abstracts of “ISOEN03”. – Riga (Latvia), 2003. - P.212-215

13. Kruglenko I.V., Snopok B.A., Shirshov Yu.M. Electronic nose technology based on alternative selectivity: organic materials as basis for chemical sensing arrays. // 4-th International Conference on Electronic Processes in Organic Materials. – Lviv (Ukraine), 2002. - P.149-150

14. Kruglenko I.V., Snopok B.A., Shirshov Y.M., Rowell F. J. Multisensor systems for gas analysis: optimization of the array for the classification of the pharmaceutical

products. // Semiconductor Physics, Quantum Electronics and Optoelectronics. -2004. - Vol.7, №,2 – P. 207 – 216

15. Snopok B.A., Kruglenko I.V. Nonexponential Relaxations in Sensor Arrays: Forecasting Strategy for Electronic Nose Performance // Sensors and Actuators B (2004)