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【6h】

基于微系统技术的颗粒物分离以及浓度检测装置

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摘要

1 绪论

1.1 大气颗粒物概述

1.2 微流控技术简介

1.3 MEMS传感器简介

1.3.1 QCM传感器

1.3.2 SAW传感器

1.4 国内外研究现状

1.5 本论文工作

2 虚拟分离器的设计、仿真与加工

2.1 虚拟分离器的工作原理

2.2 虚拟分离器Ⅵ1的设计与加工

2.2.1 Ⅵ1的理论计算

2.2.2 Ⅵ1的2D结构仿真

2.2.3 Ⅵ1的3D结构仿真

2.2.4 Ⅵ1的收集效率曲线

2.2.5 Ⅵ1的整体结构设计

2.2.6 Ⅵ1的整体结构加工

2.3 虚拟分离器Ⅵ2的设计与加工

2.3.2 Ⅵ2的收集效率曲线

2.3.3 Ⅵ2的整体结构加工

2.4 本章小结

3.1 QCM传感器的结构尺寸

3.2 QCM传感器的信号测试

3.3 QCM传感器的表层涂布

3.4 PM2.5的分离实验

3.5 本章小结

4 基于QCM传感器的PM浓度检测

4.1 PM2.5浓度检测平台的搭建

4.2 PM2.5浓度检测实验

4.2.2 PM2.5浓度计算

4.3 QCM传感器的灵敏度

4.4 本章小结

5 SAW传感器的设计、加工与测试

5.1 SAW传感器的结构设计

5.2 SAW传感器的加工流程

5.3 SAW传感器的信号测试

5.4 本章小结

6 基于SAW传感器的PM浓度检测

6.2 PM1浓度检测实验

6.3 SAW传感器的灵敏度

6.4 本章小结

7 总结与展望

7.1 论文总结

7.2 工作展望

参考文献

作者在学习期间取得的科研成果

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摘要

随着我国经济社会的持续快速发展,大气中的颗粒物(Particulate Matters,PM)如PM2.5/PM1的监测浓度上升趋势增大。鉴于PM2.5/PM1对于生态环境和人体健康的显著危害,加之近年来公众环保意识的不断提高,颗粒物的监测已然成为人们关注的焦点问题。考虑到现有的监测设备过于笨重、复杂,不利于个人和家庭的实时操控,本论文提出了利用微流控技术和MEMS(Micro-Electro-Mechanical System)传感器构建一个微系统来进行颗粒物分离和浓度检测的方法。
  使用微流控技术可以根据颗粒物的空气动力学直径大小对其进行分离。本论文通过理论计算和ANSYS仿真,设计了两个颗粒物虚拟分离器,分别用来分离出空气中的PM2.5和PM1,并通过仿真得到了颗粒物的收集效率曲线;使用MEMS传感器,可以通过检测自身谐振频率的偏移量来计算PM2.5/PM1的相应质量,进而推断其浓度。本论文首先使用了QCM(Quartz Crystal Microbalance)传感器进行颗粒物检测。实验证明该QCM传感器的质量分辨率可达到3.647ng,并得到了单位时间内频率偏移量与颗粒物浓度之间的线性关系(即灵敏度);为了进一步提高MEMS传感器的灵敏度以及减小相应的尺寸,论文设计并采用硅微加工技术制作了基于氮化铝压电薄膜的SAW(Surface Acoustic Wave)传感器。实验证明,后者的灵敏度是前者68.4倍,满足微系统要求。
  本论文共分七章,各章内容简述如下:
  第一章交代了课题的研究背景以及构建微系统进行颗粒物分离和浓度检测的可行性。接着阐述了MEMS传感器的定义、分类和应用。并以QCM传感器和SAW传感器为例,分别介绍了MEMS传感器中体声波和声表面波两类压电式谐振器的工作原理。最后根据颗粒物检测原理的不同,分类归纳了国内外的研究现状。
  第二章主要讲解了颗粒物虚拟分离器的设计、仿真和加工。首先介绍了颗粒物分离的原理,并通过理论计算得到了用以分离出PM2.5的虚拟分离器VI1的初级模型。然后使用ANSYS软件进行2D、3D建模仿真,在离散相模型下模拟出颗粒物在VI1中的运动轨迹。最后通过改变VI1流道的形状和尺寸来完成理论计算所需要的空气流量分配。在VI1设计的基础上,本章进一步设计出用以分离出PM1的虚拟分离器VI2。
  第三章简要说明了QCM传感器的测试原理和方法,得到了其频率-阻抗曲线,证实了串联谐振频率fs的可靠性。然后搭建了颗粒物分离平台,气溶胶颗粒物通过虚拟分离器VI1后粘附在QCM传感器的涂层表面。在电子显微镜下得到了粘附颗粒物的尺寸分布图片。使用MATLAB图像处理程序得到了PM2.5在其中所占的比例。
  第四章详细阐述了基于QCM传感器的PM2.5浓度检测实验。首先搭建了PM2.5浓度检测平台。向PM生成腔内通入不同浓度的细石英粉来形成气溶胶颗粒物。在微型泵的作用下,颗粒物经由虚拟分离器VI1的分离后粘附在QCM传感器表面。通过网络分析仪检测QCM传感器的频率偏移量来推断PM2.5浓度。最终测得QCM传感器的灵敏度。
  第五章重新设计了一种新型的SAW传感器,并对SAW传感器中的又指换能器做了假指电极结构处理来减少声波衍射和寄生频率响应。压电基底材料选用氮化铝和硅的结合,以便提高SAW传感器的温度和化学稳定性。然后介绍了SAW传感器的MEMS加工工艺,并对加工后的SAW传感器成品进行了简单测试。
  第六章重点介绍了基于SAW传感器的PM1浓度检测实验。在搭建了PM1浓度检测平台之后,气溶胶颗粒物经由虚拟分离器VI2的分离后沉积或粘附在SAW传感器表面。通过网络分析仪检测SAW传感器的频率偏移量来推断PM1浓度。最终也得到了SAW传感器的灵敏度。
  第七章对本论文的工作进行了全面的总结,进一步阐明了本论文的创新点和成果,同时也对文中的不足之处与未来的工作进行了展望。

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