Modeling and Simulation of TiO2/Se Sensor for Detection of CO Gas Using Comsol Multiphysics

多物理 材料科学 一氧化碳 背景(考古学) 机械工程 核工程 工艺工程 分析化学(期刊) 化学 有限元法 热力学 物理 工程类 环境化学 古生物学 生物 催化作用 生物化学
作者
Varun Kumar B,S Darshan,Shivaraj BW,M Krishna,Satheesh Babu Gandla,C Manjunatha
出处
期刊:ECS transactions [Institute of Physics]
卷期号:107 (1): 5867-5877 被引量:4
标识
DOI:10.1149/10701.5867ecst
摘要

Metal oxide sensors are being used from past three decades. They still suffer from some disadvantages, such as high operating temperature, high power consumption, sensor stability, and cross sensitivity. Since the cost of development of these sensors is high, it is important to develop a mathematical model to economically predict the behavior of these sensors. In this context, research work focused on evaluating the performance of these sensors using numerical analysis software. In this work, modeling and simulating the gas sensing properties of Titanium dioxide/Selenium (MOS) sensor material to detect carbon monoxide (CO) gas using Comsol Multiphysics software has been proposed. The gas sensing simulation was performed using ‘Reaction engineering,’ ‘Transport of diluted species,’ ‘Surface reactions,’ and ‘Laminar flow’ interfaces of Comsol Multiphysics software on Titanium dioxide/Selenium material. Two kinds of simulations, space independent and space dependent simulation, was performed on this material in a constant volume gas chamber. The geometry was created in space dependent node, Comsol. The carbon monoxide gas was injected through gaussian pulse feed inlet at different concentrations (1 ppm, 5 ppm, 10 ppm, and 15 ppm) into the gas chamber and MOS sensor layer was allowed to reach steady state. The adsorption simulation on sensor layer exposed to carbon monoxide (CO) gas shows the change in surface concentration of the adsorbed CO molecules on the sensor layer.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
esyncoms发布了新的文献求助10
刚刚
esyncoms发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
李xue发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
威武的戎发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
光亮笑柳完成签到,获得积分10
4秒前
SciGPT应助nkpdsy采纳,获得50
4秒前
Jasper_T发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
han发布了新的文献求助10
6秒前
LL完成签到 ,获得积分10
6秒前
柒鹿发布了新的文献求助10
6秒前
甜甜圈发布了新的文献求助10
6秒前
bkagyin应助无辜访彤采纳,获得10
7秒前
雨竹完成签到,获得积分10
7秒前
lili完成签到,获得积分10
7秒前
王人捷应助elisa828采纳,获得10
8秒前
所所应助壮壮不爱吃肉采纳,获得10
8秒前
cloner发布了新的文献求助10
9秒前
小马甲应助愤怒的蘑菇采纳,获得10
10秒前
LEE发布了新的文献求助10
10秒前
心好塞发布了新的文献求助10
11秒前
Hello应助冷傲的傲菡采纳,获得10
11秒前
12秒前
12秒前
甜甜圈完成签到,获得积分10
13秒前
ZZH完成签到,获得积分10
14秒前
14秒前
15秒前
16秒前
丘比特应助ice采纳,获得10
16秒前
lilili发布了新的文献求助10
16秒前
FFF发布了新的文献求助10
18秒前
Fulcher完成签到 ,获得积分10
18秒前
LL关注了科研通微信公众号
20秒前
zyw完成签到,获得积分10
20秒前
戴士杰686完成签到,获得积分10
21秒前
Horizon发布了新的文献求助10
21秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Römisch-Germanische Forschungen 1000
APA handbook of comparative psychology: Basic concepts, methods, neural substrate, and behavior 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
Electric machines: theory, operating applications, and controls 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7603361
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9179242
关于积分的说明 19658048
捐赠科研通 7178469
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3269175
关于科研通互助平台的介绍 2433285
邀请新用户注册赠送积分活动 2263052