Application des méthodes d'analyse multivariables à la détection quantitative de gaz par microcapteurs à base de dioxyde d'étain

• Main Author: Perdreau, Nicolas
• Language: FRE
• Published: Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne 2000
• Subjects: [SPI:GPROC] Engineering Sciences/Chemical and Process Engineering; Détecteurs de gaz; conductivité électrique; SnO₂; chimiométrie; dioxyde d'étain; réseaux de neurones
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00820773; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/82/07/73/PDF/20000117-Perdreau-N.pdf

La conductivité électrique du dioxyde d'étain varie en fonction de la température du matériau, de la nature et de la concentration de gaz environnant. Ce travail de thèse montre que le traitement par les méthodes d'analyse multivariables des signaux de conductance électrique d'un seul capteur, obtenus en descente de température, permet la détermination de concentrations de mélanges binaires ou ternaires d'éthanol (0-80ppm), de monoxyde de carbone (0-300ppm) et de méthane (0-1000ppm). Une partie de cette étude a été consacrée à la conception et à la réalisation d'un banc automatique de tests permettant l'acquisition des conductances électriques de quatre capteurs en cycle thermique et sous cycles gazeux. Elle a aussi mis en évidence des effets (humidité,) pouvant perturber la mesure. Deux technologies de fabrication de capteur ont été utilisées en vue d'obtenir des signatures, conductance fonction de la température, distinctes pour chaque gaz, assez reproductibles d'un capteur a l'autre et suffisamment stables Dans le temps pour permettre l'exploitation des signaux par les méthodes d'analyse multivariables : Dioxyde d'étain sous forme de couches minces obtenues par évaporation réactive, ou sous forme de barreaux de poudre frittée. Dans une dernière partie, il a été montré que la détermination quantitative de gaz par l'application des méthodes de chimiométrie était possible bien que la relation entre les conductances électriques d'une part, les températures et les concentrations d'autre part était non linéaire. D'ailleurs, la modélisation avec la méthode partial least square et un prétraitement permet d'obtenir des performances comparables a celles obtenues avec les réseaux de neurones. Enfin, un système autonome de démonstration a été réalisé en utilisant l'ensemble des optimisations mis en évidence dans cette dernière partie. Des prédictions en conditions réelles ont montré de bonnes corrélations avec les mesures effectuées par des analyseurs classiques de gaz.