Сделано в России

Все регионы
РУС
Главное

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

36
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

    0