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Graphene Nanoplatelet-Polymer Chemiresistive Sensor Arrays for the Detection and Discrimination of Chemical Warfare Agent Simulants
ACS Sensors ( IF 8.2 ) Pub Date : 2017-11-02 00:00:00 , DOI: 10.1021/acssensors.7b00550 Michael S. Wiederoder 1 , Eric C. Nallon 2, 3 , Matt Weiss , Shannon K. McGraw 1 , Vincent P. Schnee 2 , Collin J. Bright 2 , Michael P. Polcha 2 , Randy Paffenroth 4 , Joshua R. Uzarski 1
ACS Sensors ( IF 8.2 ) Pub Date : 2017-11-02 00:00:00 , DOI: 10.1021/acssensors.7b00550 Michael S. Wiederoder 1 , Eric C. Nallon 2, 3 , Matt Weiss , Shannon K. McGraw 1 , Vincent P. Schnee 2 , Collin J. Bright 2 , Michael P. Polcha 2 , Randy Paffenroth 4 , Joshua R. Uzarski 1
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A cross-reactive array of semiselective chemiresistive sensors made of polymer-graphene nanoplatelet (GNP) composite coated electrodes was examined for detection and discrimination of chemical warfare agents (CWA). The arrays employ a set of chemically diverse polymers to generate a unique response signature for multiple CWA simulants and background interferents. The developed sensors’ signal remains consistent after repeated exposures to multiple analytes for up to 5 days with a similar signal magnitude across different replicate sensors with the same polymer-GNP coating. An array of 12 sensors each coated with a different polymer–GNP mixture was exposed 100 times to a cycle of single analyte vapors consisting of 5 chemically similar CWA simulants and 8 common background interferents. The collected data was vector normalized to reduce concentration dependency, z-scored to account for baseline drift and signal-to-noise ratio, and Kalman filtered to reduce noise. The processed data was dimensionally reduced with principal component analysis and analyzed with four different machine learning algorithms to evaluate discrimination capabilities. For 5 similarly structured CWA simulants alone 100% classification accuracy was achieved. For all analytes tested 99% classification accuracy was achieved demonstrating the CWA discrimination capabilities of the developed system. The novel sensor fabrication methods and data processing techniques are attractive for development of sensor platforms for discrimination of CWA and other classes of chemical vapors.
中文翻译：
用于检测和区分化学战剂模拟物的石墨烯纳米血小板-聚合物化学阻性传感器阵列
检查了由聚合物-石墨烯纳米片（GNP）复合涂层电极制成的半选择性化学电阻传感器的交叉反应性阵列，以检测和辨别化学战剂（CWA）。该阵列采用了一组化学上不同的聚合物，可为多种CWA模拟物和背景干扰物产生独特的响应特征。在使用相同的聚合物-GNP涂层的不同重复传感器上，反复暴露于多种分析物长达5天后，所开发的传感器信号保持一致，信号强度相似。一个由12个传感器组成的阵列，每个传感器涂有不同的聚合物-GNP混合物，暴露于由5种化学上相似的CWA模拟物和8种常见本底干扰物组成的单一分析物蒸汽循环中，进行了100次暴露。对z进行评分以解决基线漂移和信噪比，并进行卡尔曼滤波以减少噪声。通过主成分分析对处理后的数据进行尺寸缩减，并使用四种不同的机器学习算法进行分析以评估判别能力。仅对5个结构相似的CWA模拟物，即可达到100％的分类精度。对于所有测试的分析物，分类精度均达到了99％，这证明了所开发系统的CWA辨别能力。新颖的传感器制造方法和数据处理技术对于区分CWA和其他类别化学蒸气的传感器平台的开发具有吸引力。
更新日期：2017-11-03
中文翻译：
用于检测和区分化学战剂模拟物的石墨烯纳米血小板-聚合物化学阻性传感器阵列
检查了由聚合物-石墨烯纳米片（GNP）复合涂层电极制成的半选择性化学电阻传感器的交叉反应性阵列，以检测和辨别化学战剂（CWA）。该阵列采用了一组化学上不同的聚合物，可为多种CWA模拟物和背景干扰物产生独特的响应特征。在使用相同的聚合物-GNP涂层的不同重复传感器上，反复暴露于多种分析物长达5天后，所开发的传感器信号保持一致，信号强度相似。一个由12个传感器组成的阵列，每个传感器涂有不同的聚合物-GNP混合物，暴露于由5种化学上相似的CWA模拟物和8种常见本底干扰物组成的单一分析物蒸汽循环中，进行了100次暴露。对z进行评分以解决基线漂移和信噪比，并进行卡尔曼滤波以减少噪声。通过主成分分析对处理后的数据进行尺寸缩减，并使用四种不同的机器学习算法进行分析以评估判别能力。仅对5个结构相似的CWA模拟物，即可达到100％的分类精度。对于所有测试的分析物，分类精度均达到了99％，这证明了所开发系统的CWA辨别能力。新颖的传感器制造方法和数据处理技术对于区分CWA和其他类别化学蒸气的传感器平台的开发具有吸引力。
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