媒体の種類：学術論文
掲載紙／掲載誌／掲載メディア：Advanced Materials Technology
著者：T. Kato, T. Tanaka, Y. Hamanaka, R. Toyoshima and K. Uchida
均一な金ナノシートセンサーアレイとニューラルネット推論を用いた流量適応型ガス検知の実現
ガスセンサーの応答はガス流量の影響を大きく受けるため、呼気分析装置などの可変流量アプリケーションでは対象ガス濃度の正確な検出が妨げられる。この課題に対処するため、均一な金ナノシートセンサーを空間的に分散配置したフロー適応型センシングシステムを開発した。配列レイアウトは計算流体力学（CFD）シミュレーションにより設計され、ガス曝露時に配列出力から時空間信号パターンを生成する。これらのパターンを用いて深層ニューラルネットワークを訓練し、様々な条件下でガス流量とH₂S濃度を正確に推定した。本システムは動作中に能動的な流量制御を必要としない。提案手法は、センサーアレイ設計、CFDに基づくレイアウト、人工知能ベースの推論を組み合わせることでガス検知の根本的限界を克服する。本検知システムは多様な流速条件下でも信頼性高く動作し、携帯型・ポンプレスガス検知プラットフォームへの応用に向けたアレイベース検知手法の概念的潜在性を示している。
http://https://doi.org/10.1002/admt.202502054
