English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Tools annual

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Global: Zendy Plus annual

Global: Zendy Free Plan

В широком диапазоне концентраций газов различной химической природы (аммиака, ацетона, пропанола и этанола) исследовалась концентрационная зависимость газочувствительности сенсора газа на основе наноструктурированной пленки диоксида олова при различных режимах его работы. Экспериментально показано, что концентрационная зависимость газочувствительности носит степенной характер, показатель степени n различен для разных газовых проб, причем величина показателя степенного закона n зависит от режима работы сенсора и химической природы анализируемой пробы. Изученное явление позволяет распознавать газовые пробы, содержащие пары веществ различной химической природы. Вероятность классификации газовых проб аммиака, ацетона, пропанола и этанола методом ближайших соседей составила более 95 %. The concentration dependence of the gas sensitivity of a gas sensor based on a nanostructured tin dioxide film was studied under various operating conditions in a wide range of concentrations of gases of various nature (ammonia, acetone, propanol, and ethanol). It has been experimentally shown that the concentration dependence of the gas sensitivity is power-law, the exponent n is different for different gas samples, and the value of the power-law exponent n depends on the operating mode of the sensor and the chemical nature of the sample being analyzed. The studied phenomenon makes it possible to recognize gas samples containing vapors of different chemical substances. The probability of classification of gas samples of ammonia, acetone, propanol and ethanol by the method of nearest neighbors was more than 95 %.

PRINCIPLES OF CREATING A VIRTUAL MULTI-SENSOR SYSTEM FOR RECOGNITION GAS MIXTURES