Procedura sperimentale robotizzata per lo sviluppo di sensori colorimetrici di gas

Zechen Li; Siyuan Xu; Mengyang Cui; Jie Deng; Jing Jiang; Yijian Shi

doi:10.3791/67940

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Articolo metodologico

Procedura sperimentale robotizzata per lo sviluppo di sensori colorimetrici di gas

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DOI:

10.3791/67940

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28 febbraio 2025

Zechen Li¹ , Siyuan Xu¹ , Mengyang Cui² , Jie Deng² , Jing Jiang³^,⁴ , Yijian Shi⁵

¹School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University, ²Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences, ³Zhejiang Lab, ⁴Faculty of Materials Science and Energy Engineering, Shenzhen University of Advanced Technology, ⁵College of Electrical and Electronic Engineering, Wenzhou University

In questo articolo

Sommario

Qui, presentiamo un protocollo per sviluppare sensori di gas colorimetrici utilizzando un approccio DBTL (Design-Build-Test-Learn) basato su robot. Questo protocollo integra l'automazione ad alto rendimento, l'apprendimento automatico e l'ottimizzazione multi-obiettivo per scoprire e ottimizzare in modo efficiente le formulazioni dei sensori per la rilevazione di gas come la CO₂, consentendo uno sviluppo rapido, economico e preciso dei sensori.

Abstract

Questo articolo presenta un programma sperimentale basato su robot volto a sviluppare un sensore di gas colorimetrico efficiente e veloce. Il programma utilizza un approccio automatizzato di progettazione-costruzione-test-apprendimento (DBTL), che ottimizza il processo di ricerca in modo iterativo ottimizzando al contempo più ricette per diversi intervalli di concentrazione del gas. In ogni iterazione, l'algoritmo genera un batch di suggerimenti di ricette basati su varie funzioni di acquisizione e, con l'aumento del numero di iterazioni, i valori della funzione obiettivo ponderata per ciascun intervallo di concentrazione migliorano significativamente.

Il metodo DBTL inizia con l'inizializzazione dei parametri, la configurazione dell'ambiente hardware e software. I test di base stabiliscono gli standard di prestazione. Successivamente, il metodo DBTL progetta il successivo ciclo di ottimizzazione in base alla proporzione di ricette in ciascun ciclo e testa le prestazioni in modo iterativo. La valutazione delle prestazioni confronta i dati di base per valutare l'efficacia del metodo DBTL. Se il miglioramento delle prestazioni non soddisfa le aspettative, il metodo verrà eseguito in modo iterativo; Se gli obiettivi vengono raggiunti, l'esperimento si conclude. L'intero processo massimizza le prestazioni del sistema attraverso il processo di ottimizzazione iterativa DBTL.

Rispetto al tradizionale processo di sviluppo manuale, il metodo DBTL adottato da questo processo sperimentale utilizza l'ottimizzazione multi-obiettivo e vari algoritmi di apprendimento automatico. Dopo aver definito i limiti superiore e inferiore del volume del componente, il metodo DBTL ottimizza dinamicamente gli esperimenti iterativi per ottenere il rapporto ottimale con le migliori prestazioni. Questo metodo migliora notevolmente l'efficienza, riduce i costi e funziona in modo più efficiente all'interno dello spazio variabile multi-formulazione quando si trova la ricetta ottimale.

Introduzione

Le applicazioni pratiche dei sensori di gas sono molto ampie e sono state utilizzate in vari campi come il monitoraggio ambientale, l'aerospaziale e il trattamento dei gas di scarico ^1,2,3. Il principio di funzionamento dei sensori di gas si basa in genere su molteplici meccanismi, come l'elettrochimica, la gascromatografia e l'ottica. Tra i molti meccanismi di rilevamento, quello basato sul cambiamento di colore si è evoluto in un meccanismo acido-base che si distingue in modo unico. Grazie al suo basso costo e alla semplicità di applicazion....