При синтезе химических веществ стационарные датчики могут собирать и передавать детальные данные изнутри реакторной системы. Однако физически установленные датчики имеют свои ограничения, когда дело доходит до картирования концентраций в жидкости, протекающей через труднодоступные участки, особенно внутри длинных и узких трубок.

Новая методика оптимизирует использование временно-чувствительных частичных датчиков (TAPS) — крошечных сенсоров, которые перемещаются через систему и запоминают момент, когда сталкиваются с целевым химическим веществом, — для картирования этих неизученных областей.

Моделирование показывает, что при выпуске тысяч таких датчиков они могут совместно создать полную картину распределения концентраций в ранее недоступных системах. Исследование Мичиганского университета опубликовано в журнале AIChE Journal.

«Мы демонстрируем, что даже с базовыми функциями каждого датчика, благодаря их количеству, они вместе достигают того, что в противном случае сделать крайне сложно», — сказал Альберт Лю, доцент кафедры химической инженерии, макромолекулярной науки и инженерии, а также материаловедения и инженерии в Мичиганском университете и ведущий автор исследования.

Эти датчики размером всего около 100 микрометров — примерно как толщина человеческого волоса — достаточно малы, чтобы их можно было взвесить в жидкости, не нарушая значительно поток, и достаточно велики, чтобы их можно было извлечь с помощью фильтрации для анализа.

Размер и простота датчиков также помогают снизить затраты по сравнению с традиционными сенсорами на основе интегральных схем, которые, по сути, представляют собой миниатюрные компьютеры. Миллионы таких датчиков можно изготовить на одной кремниевой пластине — диске диаметром около 12 дюймов или меньше.

Датчики отслеживают время с помощью массива мемристоров — электронных компонентов, которые хранят информацию с помощью электрического сопротивления. Мемристоры, расположенные в параллельной цепи, могут действовать как аналоговые часы. После запуска таймера каждый мемристор в цепи отключается один за другим с известной скоростью. Часы тикают до тех пор, пока целевое химическое вещество не активирует переключатель в датчике, останавливая таймер.

После извлечения количество отключенных мемристоров указывает, сколько времени прошло с момента взаимодействия датчика с химическим веществом.

«Это простой механизм для преобразования временной информации в пространственную», — сказал Лю.

Хотя в данном исследовании использовались мемристоры, конструкция системы достаточно универсальна, чтобы охватить любой метод обнаружения, чувствительный ко времени.

Моделирование показало, что на производительность датчиков сильно влияют такие факторы, как тип химического вещества, уровень концентрации, размер системы и время прохождения через систему.

«Наши симуляции ясно показали, что датчики должны быть адаптированы к своей среде. Каждая система имеет своего рода уникальный «отпечаток», который влияет на оптимальное количество датчиков и выбор материала для обнаружения целевого химического вещества», — рассказал Мэтью Мэнион, аспирант кафедры химической инженерии в Университете Мичигана и первый автор исследования.

Чтобы учитывать различия между системами, исследователи разработали метод оптимизации, который помогает инженерам создавать наиболее подходящие датчики для каждой конкретной среды.

По мере развития технологии команда ученых надеется повысить пространственное разрешение, чтобы лучше понимать распределение химических веществ в трех измерениях. В настоящее время метод позволяет анализировать движение жидкости во времени, создавая карту концентрации химических веществ внутри трубы.

Использование тысяч датчиков означает, что даже небольшие улучшения на уровне одного сенсора приведут к значительному скачку в точности картирования концентрации химических веществ.

Работая вместе, датчики выполняют сложные функции, и вся система оказывается гораздо эффективнее, чем просто сумма ее частей.

В будущем исследователи планируют усилить коллективные свойства датчиков, позволив им обмениваться информацией друг с другом.

«В этом исследовании отдельные частицы пока не взаимодействуют между собой. Однако многие сложные процессы зависят именно от связи между частицами. Когда это становится возможным, распределенные системы на основе частиц начинают демонстрировать нелинейный рост их возможностей», — отметил Лю.

More information: Matthew Lee Manion et al, Temporally resolved concentration profiling via computationally limited, distributed sensor nodes, AIChE Journal (2024). DOI: 10.1002/aic.18691