Новая концепция «электронного носа» позволит уменьшить число сенсоров без потери аналитической точности

Российские ученые предложили новый подход к созданию многокомпонентных чувствительных покрытий «электронных носов» — газовых анализаторов. Исследователи смогли создать систему из трех сорбентов, чувствительных к органическим кислотам и аминам, так, что точность и эффективность применения новых сенсоров при диагностике пневмонии у телят оказались сопоставимыми с массивом из восьми сенсоров. Более компактные устройства можно применять для диагностики болезней и контроля качества пищи. Результаты работы, поддержанной грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы на страницах журнала Sensors.

Работа газовых химических датчиков, или «электронных носов», заимствует принципы человеческого обоняния. В общем виде такие системы представляют собой основу (преобразователь), на которую наносят чувствительное покрытие. Оно избирательно взаимодействует с определенными летучими молекулами, выделяемыми образцом, и меняет свои характеристики (заряд, проводимость, массу и прочее), что влияет и на свойства подложки, которые фиксируются измерительным прибором. Один сенсор может реагировать на какую-то группу химических соединений либо на конкретное вещество, и, в зависимости от задачи, в одном устройстве их может быть несколько — целый массив. Однако прибор оказывается неудобным в работе, например, когда нужно разместить его в технологической линии производства продуктов питания или встроить в носимый гаджет для отслеживания здоровья.

В своей новой работе исследователи из Воронежского государственного университета инженерных технологий (Воронеж) создали новые чувствительные покрытия для пьезокварцевых химических газовых сенсоров, которые характеризуются быстрым откликом, широким диапазоном линейности сигнала, низкой стоимостью. Работа таких преобразователей основана на обратном пьезоэффекте — под действием электрического поля в кристалле кварца создаются механические колебания. Их частота меняется в зависимости от количества молекул, которые провзаимодействовали с чувствительным слоем. В поликомпозитных покрытиях авторы предложили комбинировать несколько сорбентов с разной избирательностью к определенным веществам и представили рекомендации, как сделать это эффективнее, учитывая их чувствительность к молекулам, массу, расположение друг относительно друга.

На основе полученных в ходе исследований математических уравнений авторы подобрали трехкомпонентное покрытие, реагирующее на содержание в газовой смеси органических кислот и аминов. Некоторые из них появляются в выдыхаемом воздухе и его конденсате при разных заболеваниях — например, большое количество кислот связано с воспалительными процессами в органах дыхания. Таким образом авторы смогли определить различия в образцах конденсата выдыхаемого воздуха от здоровых телят и с признаками респираторных заболеваний (ринита, бронхита, пневмонии), и их выводы были подтверждены диагнозом ветеринаров. Также удалось диагностировать пневмонию на ранней, так называемой доклинической, стадии и достоверно сопоставить результат с тем, что показали микробиологические исследования. Интересно, что применение нового подхода к созданию трехкомпонентных покрытий сенсоров оказалось сопоставимо по точности и эффективности с результатами от массива из восьми сенсоров.

«Мы показали, что за счет сочетания нескольких сорбентов можно уменьшить число химических сенсоров, и не потеряется значимая аналитическая информация при работе с образцами. Предложенные сенсоры можно применять в устройствах для диагностики заболеваний или проверки качества пищевых продуктов. В дальнейшем мы планируем на основе предложенных принципов создать сенсоры для идентификации и определения патогенных и опасных микроорганизмов в сыром молоке и молочных продуктах», — рассказывает руководитель проекта, поддержанного грантом РНФ, Анастасия Шуба, кандидат химических наук, доцент кафедры физической и аналитической химии факультета экологии и химической технологии ВГУИТ.

Информация и фото предоставлены пресс-службой Российского научного фонда