Elektronische Sensoren: Riechen wie eine menschliche Nase?

Forscher verwenden Nelken-, Eukalyptus-, Zitronen- und Rosendüfte, um ihren auf maschinellem Lernen basierenden, auf Graphen basierenden elektronischen Geruchssensor zu testen.

Elektronische Sensorgeräte zur Erkennung von Gerüchen wie denen der menschlichen Nase haben großes Potenzial für eine Vielzahl moderner Anwendungen. Forscher, die teilweise von den EU-finanzierten Projekten CARBO-IMmap und SMELLODI unterstützt wurden, haben nun elektronische Geruchssensoren entwickelt und eine Methode zur Bewertung ihrer Geruchsleistung gegenüber flüchtigen organischen Verbindungen (VOCs) eingeführt. Ihre Studie wurde in der Fachzeitschrift „Applied Physics Reviews“ veröffentlicht. VOCs sind Chemikalien, die bei der Herstellung von Farben, Arzneimitteln und Kältemitteln verwendet und produziert werden. Der Kontakt mit VOC-Dämpfen kann zu gesundheitlichen Problemen führen, die von Augenreizungen und Kopfschmerzen bis hin zu Leber- und Nierenschäden reichen. Unsere Fähigkeit, potenziell schädliche VOCs zu erkennen und ihre Quelle mithilfe unseres Geruchssinns zu identifizieren, ist ein wertvolles Überlebensinstrument. In modernen Anwendungen zielen elektronische Nasen oder E-Nasen darauf ab, das Gleiche zu erreichen, indem sie den Geruchssinn digitalisieren. Der E-Geruchssensor verfügt über einen einkanaligen Nanosensor – im Gegensatz zu herkömmlichen E-Nasen-Systemen, die Sensorarrays verwenden – und arbeitet bei Raumtemperatur. „Dieses einzigartige Design zeigt großes Potenzial für Miniaturisierung und Portabilität“, schreiben die Autoren in ihrer Studie.

Um die Geruchsleistung ihres Sensorgeräts im Hinblick auf Geruchsschwellenleistung, Geruchsunterscheidung und Geruchserkennung zu testen, wählte das Team vier VOC-basierte Gerüche aus, die häufig zur Beurteilung des Geruchssinns von Menschen verwendet werden: Eukalyptol (Eukalyptusduft), 2-Nonanon (Zitronenduft). , Eugenol (Nelkenduft) und 2-Phenylethanol (Rosenduft). Das Gerät wurde dem Rosenduft in abnehmenden Konzentrationen im Bereich von 19 bis 4,4 Teilen pro Million ausgesetzt und konnte den Duft selbst bei der niedrigsten Konzentration wahrnehmen. Für den Geruchsunterscheidungstest wurde der Sensor den vier Gerüchen ausgesetzt und konnte zwischen ihnen mit einer Genauigkeit von nahezu 83,3 % unterscheiden. Darüber hinaus führte der Einsatz überwachter Klassifizierungsalgorithmen für maschinelles Lernen, wie z. B. der linearen Diskriminanzanalyse, zu einer hohen Genauigkeit der Geruchserkennung (97,5 %). Zusätzlich zu den einzelnen Gerüchen untersuchte das Team auch die Reaktion des Geräts auf Mischungen zweier Gerüche und fand es heraus in der Lage, diese effizient zu verarbeiten. „Die Reaktion auf binäre Geruchsmischungen verhält sich nachweislich ähnlich wie ein einzelner Geruch, während die Reaktion des anderen Geruchs teilweise unterdrückt wird. Dieses Phänomen ist analog zum überschattenden Effekt der menschlichen Geruchswahrnehmung bei der Verarbeitung binärer Geruchsmischungen“, berichten die Autoren. Das Forschungsteam nutzte Molekulardynamiksimulationen und Berechnungen der Dichtefunktionaltheorie, um die Adsorptionswechselwirkung zwischen Geruchsstoffmolekülen und Sensormaterialien zu erklären. Sie lieferten auch Einblicke in die Auswirkungen von Feuchtigkeit auf die Methode und validierten sie durch die Identifizierung anderer VOCs, die in Gassensoranwendungen mit feuchter Luft als Trägergas getestet wurden. Ihre Ergebnisse zeigten, dass ihr E-Olfaction-Sensor VOC-basierte Gerüche effektiv aufspüren kann. Die E-Olfaction-Plattform „nutzt Arrays hochempfindlicher Nanomaterialien, die auf vielfältige Weise funktionalisiert sind, und ermöglicht so die Erkennung und Unterscheidung einer viel größeren Menge an Zielgeruchsmolekülen und ihrer komplexen Mischungen.“ In Verbindung mit mobilen Geräten zur Datenanalyse ist es vielversprechend, in naher Zukunft Menschen mit Riechstörungen zu helfen. Darüber hinaus hat es das Potenzial, in zahlreichen aufstrebenden Bereichen wie der Umweltüberwachung oder der öffentlichen Sicherheit eingesetzt zu werden.“ CARBO-IMmap (Immune Activity Mapping of Carbon Nanomaterials) endete im Jahr 2022. Das Projekt endet im März 2025. Weitere Informationen finden Sie auf der CARBO-IMmap-Projektwebsite. SMELLODI-Projektwebsite

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