Ученые из России изобрели
2021-06-10 02:56

Ученые из России изобрели "цифровой нос" для определения свежести продуктов

Ученые из института синтетических полимерных материалов имени Н. С. Ениколопова Российской академии наук в Москве разработали первый в мире «электронный нос», чувствительный сразу к нескольким токсичным газам. Такие устройства помогут отслеживать состояние окружающей среды, регулировать работу промышленных предприятий и оценивать свежесть скоропортящейся еды. Результаты работы опубликованы в журнале Scientific Reports.

Как поясняется на сайте Российского научного фонда (РНФ), полученные сенсоры не требуют большой мощности батареи, они стабильны при высокой влажности и способны распознать наличие всего 30 молекул диоксида азота или этилмеркаптана среди миллиарда молекул азота и кислорода, из которых состоит воздух.

"Токсичные газы, такие как оксиды азота, сероводород, меркаптаны и аммиак, представляют большой интерес для исследователей, поскольку связаны с загрязнением воздуха промышленными предприятиями и двигателями внутреннего сгорания. ...Обнаруженные в выдыхаемом воздухе человека, эти соединения могут быть маркерами ряда опасных заболеваний. ...Компактное устройство, детектирующее этот газ, предупредит больного и позволит вовремя принять лекарства. Кроме того, продукты питания при порче выделяют аммиак и сероводород, сенсоры к которым можно интегрировать в холодильники или «умную» упаковку. С помощью такого «электронного носа» можно будет легко определить, какие продукты еще можно безопасно употреблять, уменьшив количество выброшенных свежих продуктов, а какие уже пора списывать, что снизит частоту пищевых отравлений", - говорится в сообщении РНФ.

В дальнейшем ученые планируют создать компактную станцию контроля качества воздуха для «умных» городов и испытать ее в Москве, а также доработать и апробировать «электронный нос» в качестве портативного прибора ранней диагностики воспалительных заболеваний легких. Сейчас авторы разработки оптимизируют производственные процессы и собирают новые данные для более точной классификации различных газов методами машинного обучения.

Сделано в России // Made in Russia

    Автор: Карина Камалова