Construction of an odor sensing system by integrating gas selectivity enhanced sensor devices and semiconductor ICs

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半導体ガスセンサにおいて、ヒータによる温度変調を適用することによって、その温度や温度変化の速度に応じたセンサ応答の時系列データから、検出対象とするガス種やにおい種の情報をより多く得ることを可能にする。これまでに我々は、振幅と周波数が周期的に変化するヒータ電圧波形を提案し、その有望性を実証してきた。そして、2022年度は以下の3点に注力して取り組みを行った。1. ガス識別システムの小型化 : 2021年までのガスの識別の実験においては、上記温度変調のためのヒータ電圧の印加には比較的大型の任意波形発生器を用いていたが、小型化のためにガス識別用ヒータ波形とアルゴリズムをFPGAに実装するとともにボード上でアナログフロントエンドを電子回路で形成して、小型のガス識別システムを構築した。2．ベイズ最適化 : 上記の温度変調において問題になるのは、ヒータ電圧波形の決定手法である。我々の提案方法は、電圧波形のパラメータが多く経験的に決定するのは実験回数が膨大になり現実的ではない。そこで、データ駆動型最適化手法であるベイズ参的かを用いたヒータ電圧パラメータ最適化手法を検討した。ここでは、識別率を直接目的関数として採用することは避け、Davies-Boudlin-Index（DBI)を目的関数として採用し、主成分スコアPC1-PC5を用いて計算した。これにより最適化すると、識別率は59.2％から76.3％に向上した。3．A/Dコンバータの設計試作 : 上記のアナログフロントエンドを集積回路（IC)化する検討を行い、そのIC化のために一番難易度が高いと思われるA/Dコンバータについて、想定ICプロセスであるRohm社の0.18μmプロセスを用いて設計を行った。そして、2022年2月にVDEC経由で発注を行った。また、別プロセスで試作した当該A/Dコンバータを耐放射線対策仕様にして学会発表も行った。