कार्बन डाइऑक्साइड सेंसर: Difference between revisions

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Latest revision as of 10:02, 4 May 2023

कार्बन डाइऑक्साइड सेंसर या CO2 सेंसर कार्बन डाईऑक्साइड गैस की माप के लिए उपकरण है। CO2 के लिए सबसे सामान्य सिद्धांत सेंसर अवरक्त गैस सेंसर (एनडीआईआर) और रासायनिक गैस सेंसर हैं। कैपनोग्राफ उपकरण और कई औद्योगिक प्रक्रियाओं के रूप में फेफड़ों के कार्य की आभ्यंतरिक वायु गुणवत्ता की निगरानी में कार्बन डाइऑक्साइड को मापना महत्वपूर्ण है।

नॉनडिस्पर्सिव अवरक्त (NDIR) CO2 सेंसर

CO2 एकाग्रता मीटर नॉनडिस्पर्सिव अवरक्त सेंसर का उपयोग कर रहा है

एनडीआईआर सेंसर अपने विशिष्ट अवशोषण द्वारा गैसीय वातावरण में CO2 का पता लगाने के लिए स्पेक्ट्रोस्कोपिक सेंसर हैं। प्रमुख घटक अवरक्त स्रोत, प्रकाश ट्यूब, हस्तक्षेप (तरंग दैर्ध्य) प्रकीर्णन और अवरक्त संसूचक हैं। गैस को पंप किया जाता है या प्रकाश ट्यूब में फैलाया जाता है, और इलेक्ट्रॉनिक्स प्रकाश की विशिष्ट तरंग दैर्ध्य के अवशोषण को मापते हैं। एनडीआईआर सेंसर का उपयोग अधिकांशतः कार्बन डाइऑक्साइड को मापने के लिए किया जाता है।[1] इनमें से सर्वश्रेष्ठ में 20-50 भागों प्रति मिलियन की संवेदनशीलता है।[1] विशिष्ट एनडीआईआर सेंसर की कीमत (यूएस) $100 से $1000 श्रेणी में है।

एनडीआईआर CO2 सेंसर का उपयोग पेय कार्बोनेशन, फार्मास्युटिकल किण्वन और CO2 पृथक्करण अनुप्रयोगों जैसे अनुप्रयोगों के लिए घुलित CO2 के लिए भी किया जाता है इस स्थिति में वे एटीआर (क्षीण कुल प्रतिबिंब) प्रकाशिकी से जुड़े होते हैं और गैस को सीटू में मापते हैं। नए विकास में इस सेंसर की निवेश को कम करने और छोटे उपकरणों (उदाहरण के लिए एयर कंडीशनिंग अनुप्रयोगों में उपयोग के लिए) बनाने के लिए माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक प्रणाली (एमईएमएस) आईआर स्रोतों का उपयोग करना सम्मिलित है।[2]

एक अन्य विधि (हेनरी का नियम) का उपयोग तरल में घुलित CO2 की मात्रा को मापने के लिए भी किया जा सकता है यदि विदेशी गैसों की मात्रा नगण्य है।

फोटोकॉस्टिक सेंसर

CO2 फोटो ध्वनिक स्पेक्ट्रोस्कोपी का उपयोग करके मापा जा सकता है। CO2 की एकाग्रता को विद्युतचुंबकीय ऊर्जा के स्पंदों (जैसे वितरित प्रतिक्रिया लेजर से) के नमूने के अधीन करके मापा जा सकता है[3] जिसे विशेष रूप से CO2 के अवशोषण तरंगदैर्घ्य के लिए ट्यून किया गया है ऊर्जा की प्रत्येक स्पंदन के साथ,नमूने के अंदर CO2 के अणु प्रकाश ध्वनिक प्रभाव के माध्यम से दबाव तरंगों को अवशोषित और उत्पन्न करेंगे। इन दबाव तरंगों को फिर ध्वनिक संसूचक से पता लगाया जाता है और एक कंप्यूटर या माइक्रोप्रोसेसर के माध्यम से CO2 को पढ़ने योग्य में परिवर्तित किया जाता है।।[4]

रासायनिक CO2 सेंसर

पॉलीमर- या हेटरोपॉलीसिलोक्सेन पर आधारित संवेदनशील परतों वाले रासायनिक CO2 गैस सेंसर का बहुत कम ऊर्जा प्रयुक्त का प्रमुख लाभ है और यह कि उन्हें माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक-आधारित प्रणाली में स्थित होने के लिए आकार में कम किया जा सकता है। एनडीआईआर माप सिद्धांत के साथ तुलना करने पर ऋणात्मक पक्ष पर लघु और दीर्घकालिक बहाव प्रभाव के साथ-साथ कम समग्र जीवनकाल प्रमुख बाधाएं हैं।[5] अधिकांश CO2 सेंसर कारखाने से शिपिंग से पहले पूरी तरह से जांच किए जाते हैं। समय के साथ सेंसर की दीर्घकालिक स्थिरता बनाए रखने के लिए सेंसर के शून्य बिंदु को जांच करने की आवश्यकता होती है।[6]

अनुमानित CO2 सेंसर

कार्यालय या जिम जैसे आभ्यंतरिक वातावरण के लिए जहां CO2 का प्रमुख स्रोत मानव श्वसन है, वाष्पशील कार्बनिक यौगिक (VOC) और हाइड्रोजन गैस (H2) सांद्रता जैसी कुछ आसान-से-माप मात्राओं को फिर से मापना वास्तविक का एक अच्छा-पर्याप्त अनुमानक प्रदान करता है। वेंटिलेशन और अधिभोग उद्देश्यों के लिए CO2 एकाग्रता। इसके अतिरिक्त चूंकि वेंटिलेशन श्वसन वायरस के प्रसार का एक कारक है,[7] CO2 स्तर कोविड -19 कठिन परिस्थिति के लिए एक मोटा मीट्रिक है; वेंटिलेशन जितना खराब होगा, वायरस के लिए उतना ही अच्छा होगा और इसके विपरीत[8][9] कम (~$20) माइक्रोइलेक्ट्रोमैकेनिकल प्रणाली (MEMS) मेटल ऑक्साइड अर्धचालक (MOS) विधि का उपयोग करके इन पदार्थों के सेंसर बनाए जा सकते हैं। उनके द्वारा उत्पन्न रीडिंग को अनुमानित CO2 (eCO2) या CO2 समतुल्य[10] (CO2eq)[11] कहा जाता है। चूँकि लंबे समय में रीडिंग अधिक अच्छी होती है किन्तु VOC या CO2 के गैर-श्वसन स्रोतों जैसे फलों को छीलना या इत्र का उपयोग करना उनकी विश्वसनीयता को कम कर देगा। H2-आधारित सेंसर कम अतिसंवेदनशील होते हैं क्योंकि वे मानव श्वास के लिए अधिक विशिष्ट होते हैं, चूँकि निदान करने के लिए निर्धारित स्वास्थ्य स्थितियों में हाइड्रोजन श्वास परीक्षण भी उन्हें बाधित करेगा।[11]


अनुप्रयोग

यह भी देखें

संदर्भ

  1. 1.0 1.1 Carbonate Based CO2 Sensors with High Performance, Th. Lang, H.-D. Wiemhöfer and W. Göpel, Conf.Proc.Eurosensors IX, Stockholm (S) (1995); Sensors and Actuators B, 34, 1996, 383–387.
  2. Vincent, T.A.; Gardner, J.W. (November 2016). "पीपीएम स्तरों पर सांस विश्लेषण में कार्बन डाइऑक्साइड की निगरानी के लिए कम लागत वाली एमईएमएस आधारित एनडीआईआर प्रणाली". Sensors and Actuators B: Chemical. 236: 954–964. doi:10.1016/j.snb.2016.04.016.
  3. Zakaria, Ryadh (March 2010). NDIR INSTRUMENTATION DESIGN FOR CO2 GAS SENSING (PhD). pp. 35–36.
  4. AG, Infineon Technologies. "CO2 Sensors - Infineon Technologies". www.infineon.com. Retrieved 2020-11-10.
  5. Reliable CO2 Sensors Based with Silicon-based Polymers on Quartz Microbalance Transducers, R. Zhou, S. Vaihinger, K.E. Geckeler, and W. Göpel, Conf.Proc.Eurosensors VII, Budapest (H) (1993); Sensors and Actuators B, 18–19, 1994, 415–420.
  6. "CO2 Auto-Calibration Guide" (PDF). Archived from the original (PDF) on 2014-08-19. Retrieved 2014-08-19.
  7. Moriyama, Miyu; Hugentobler, Walter J.; Iwasaki, Akiko (29 September 2020). "श्वसन वायरल संक्रमण की मौसमी". Annual Review of Virology. 7 (1): 83–101. doi:10.1146/annurev-virology-012420-022445. PMID 32196426. S2CID 214601321.
  8. Peng, Zhe; Jimenez, Jose L. (11 May 2021). "Exhaled CO 2 as a COVID-19 Infection Risk Proxy for Different Indoor Environments and Activities". Environmental Science & Technology Letters. 8 (5): 392–397. doi:10.1021/acs.estlett.1c00183. PMC 8043197.
  9. https://www.sciencedaily.com/releases/2021/04/210407143809.html[bare URL]
  10. Rüffer, D; Hoehne, F; Bühler, J (31 March 2018). "नया डिजिटल मेटल-ऑक्साइड (MOx) सेंसर प्लेटफॉर्म।". Sensors (Basel, Switzerland). 18 (4): 1052. Bibcode:2018Senso..18.1052.. doi:10.3390/s18041052. PMC 5948493. PMID 29614746.
  11. 11.0 11.1 Herberger S, Herold M, Ulmer H (2009). "मांग नियंत्रित वेंटिलेशन के लिए MOS गैस सेंसर तकनीक" (PDF). Proceedings of the 4th International Symposium on Building and Ductwork Air Tightness and 30th AIVC Conference on Trends in High Performance Buildings and the Role of Ventilation. Berlin.
  12. Arief-Ang, I.B.; Hamilton, M.; Salim, F. (2018-06-01). "RUP: Large Room Utilisation Prediction with carbon dioxide sensor". Pervasive and Mobile Computing. 46: 49–72. doi:10.1016/j.pmcj.2018.03.001. ISSN 1873-1589. S2CID 13670861.
  13. Arief-Ang, I.B.; Salim, F.D.; Hamilton, M. (2018-04-14). डेटा खनन [SD-HOC: Seasonal Decomposition Algorithm for Mining Lagged Time Series]. Springer, Singapore. pp. 125–143. doi:10.1007/978-981-13-0292-3_8. ISBN 978-981-13-0291-6.
  14. KMC Controls. (2013). Demand Control Ventilation Benefits for Your Building. Retrieved 25 March 2013, from http://www.kmccontrols.com/docs/DCV_Benefits_White_Paper_KMC_RevB.pdf Archived 2014-06-27 at the Wayback Machine