基于光声光谱学的MEMS气体传感器:高质量室内空气的全新护航者

发布时间:2023年06月14日 14:41
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据麦姆斯咨询报道,CO₂(二氧化碳)浓度是衡量室内空气质量的关键指标。良好的空气质量可以让身处其中的人员精神更佳、生产效率更高;而CO₂浓度过高则代表着室内空气质量差,其原因往往是由于空气调节和空气再循环不足所造成。这种情况可能导致有据可查的病态建筑综合症(SBS)等健康问题,细尘、霉菌、花粉、细菌甚至石棉等其它室内毒素也可能对健康产生影响。


CO₂限值可预防疾病


多年来,由于人类活动,环境中温室气体浓度以及CO₂含量已逐渐增加;如今环境中数值略高于400 ppm(0.04%),这代表着健康的新鲜空气。而在室内,高达1000 ppm(0.1%)CO₂浓度仍被认为是可以接受的,通过良好的新鲜空气供应可实现这一目标。从科学的角度来看,CO₂浓度值对健康至关重要,因为较高CO₂浓度会对人体产生长期的负面影响。


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 高浓度CO₂对健康的影响


即便CO₂浓度在1000 ppm(0.1%) ~ 2000 ppm(0.2%)范围内,空气质量差也是显而易见,人在这样的环境中会感到疲惫。CO₂浓度如果继续升高,人们会感到闷热、头痛、嗜睡、注意力下降以及心率加快。因此,世界卫生组织建议尽可能将室内CO₂浓度控制在1000 ppm(0.1%)以内。美国环保局(EPA)明确建议通过室外空气循环来改善室内空气质量,可使用暖通空调系统(HVAC),集采暖、换气、空气调节于一体。


众多应用中,CO₂传感器必不可少


考虑到大量应用的需要,市场分析师预计CO2传感器市场的年增长率达到两位数也不足为奇。根据Yole发布的《气体和颗粒物传感器-2018版》 – MEMS传感器市场报告 – Yole – 微迷:专业MEMS市场调研媒体报告,到2022年气体传感器市场规模将达到10亿美元。CO₂传感器可用于监测室内空气,以确保家庭、学校、办公室及商业建筑的通风更佳,从而提高人们的注意力和生产效率。较小尺寸的传感器也适用于生活领域以及相应的物联网(IoT)器件,如数字助理、烟雾探测器、路由器、空气净化器以及空气调节系统等,甚至可安装在笔记本电脑或显示器中。


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 2018~2023年气体传感器市场规模(来源:《气体和颗粒物传感器-2018版》)


模式识别可用来确定房间中的人数以及人们的日常活动水平。这些信息则可为智能建筑提供更佳的空气调节决策。在暖通空调系统中,CO₂传感器帮其减少了高达50%的电力消耗,这意味着可为整个建筑节能20%到30%。这是因为在普通系统中,空气循环是以定时器模式保持恒定的新鲜空气输入(例如在工作时间);而基于真实CO₂测量的管理则会根据房间的实际情况来调节新鲜空气的供应。因此大大缩短了暖通空调系统的日常工作周期,节能成效明显。

其实CO₂传感器还有许多其它应用,如车辆CO₂监测可调节驾驶位或整车内空气质量。在农业中,CO₂传感器可用于控制温室中的CO₂浓度,以实现更高产量且节约成本。CO₂传感器也可用于CO₂侦测仪(capnometry)等医疗应用;CO₂侦测仪是一种实时测量病人呼出CO₂含量的方法,在麻醉领域特别有效。

工业案例则包括在干冰水库、储油罐及地下气源等CO₂气源附近检测CO₂泄漏。智慧城市还可将CO₂排放源与车辆密度相联系,进行交通管理。


如今的CO₂传感器技术


目前,非色散红外(non- diffusion infrared,NDIR)传感器应用广泛,尤其在智能建筑领域应用颇多。然而,由于NDIR传感器尺寸相对较大、价格昂贵,因此只能在有限的领域中使用。这种传感器由红外光源、采样室、滤光片以及参考与吸收红外探测器组成,可提供真实、准确的CO₂测量。然而,除纯粹审美方面的原因,NDIR传感器并不适于安装在移动设备、恒温控制器以及其它生活中的智能家居组件,主要原因是由其外形尺寸导致的成本较高、集成能力较低。

目前市场上还没有类似的解决方案——既可真实、准确地进行CO₂测量,又兼具成本效益。尽管可用所谓的eCO₂传感器来检测各类室内污染物,但它们并非NDIR传感器的优良替代品。eCO₂传感器并不能完成实际测量,它是利用算法计算出了等效CO₂值。其计算假定前提为该区域内的CO₂主要由在场人员产生。因此,eCO₂只是提供了基于诸多假设的估计而已。而依据该eCO₂值对室内空气质量的调节,也只是基于可能不准确的信息完成的。

这种情况会导致空气调节系统消耗非必要的能耗,或是在需要空气调节时却完全不能正常通风。其结果很可能是空气质量无法得到有效改善,用户就会对使用这种eCO₂传感器产品失去信心。


基于光声光谱学的MEMS气体传感器


英飞凌(Infineon)凭借其MEMS麦克风的设计经验和实验过程,成功开发出一款基于光声光谱学(PAS)的新型CO₂传感器。PAS是一种物理方法,适用于检测混合物中的气体成分,例如可测定室内空气中的CO₂浓度。


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 基于光声光谱学的CO₂传感器原理图


光声光谱学基于这样一个事实:气体分子只吸收特定波长的光,CO₂通常只吸收4.2 μm波长的光。带有滤光片的红外光源以精确波长的光脉冲快速连续地向气体提供能量。这将导致气体样品的快速加热和冷却,进而导致热膨胀和收缩。由此产生的声音可使用麦克风记录下来并进行评估,同时用于计算气体中的CO₂含量。CO₂浓度越高,其声学信号就会越强。与NDIR-CO₂传感器相比,使用高灵敏度的MEMS麦克风作为探测器可实现显著的微型化。


开发该传感器的挑战


英飞凌CO₂传感器将光声换能器、探测器、红外光源和滤光片集成在一块印刷电路板上。该传感器具有用于板载信号处理的小型微控制器、复杂的算法以及用于驱动红外光源的MOSFET。经过调制的红外光源将辐射至采样室内的混合气体。CO₂在吸收红外光后,会加热并增加采样室内的压力,压力变化可通过MEMS麦克风来测量。


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英飞凌的紧凑型Xensiv PAS CO₂传感器


在开发PAS-CO₂传感器的过程中,其主要挑战是将麦克风的性能提升到极限,并将系统噪声降到最低;即将MEMS探测器与外部噪声相隔离,从而只检测来自于腔内CO₂分子的压力变化。英飞凌在制造原型器件前对MEMS麦克风的响应进行了建模,以验证建模结果。


英飞凌PAS CO₂传感器方案的优势


英飞凌在2019年新推出的Xensiv PAS CO₂传感器,使用了信噪比为69 dB的IM69D130 Xensiv MEMS麦克风。该传感器专为自噪声小、动态范围宽、失真度低、声学过载点高等场景而设计。归功于IM69D130的上述优点,气体传感器才可以测量最轻微的压力波动,因此即使只有少量气体也足以准确地测定出气体浓度。所以,其采样室也能设计得很小。与传统、具有同等性能的CO₂传感器(真正的CO₂测量)相比,该新型传感器的尺寸缩小了75%以上。集成微控制器会将MEMS麦克风输出信号转换成ppm读数,可通过串行I2C、UART或PWM三种接口获得。直接ppm读数、表面贴装以及简单的设计,使得简单、快速地与柔性生产数字化相集成成为可能。所有内部元件均按照英飞凌的高质量标准开发和设计而成。

该传感器非常坚固,其测量范围为0 ppm至10000 ppm,测量精度最高可达5000ppm(读数的±3%或精度的±30ppm)。其工作温度范围为0°C至50°C,相对湿度为0%至85%(无冷凝)。漂移值每年小于1%(主动自校准)。脉冲模式下,该CO₂传感器的设计寿命为10年。Xensiv PAS CO₂拥有这些优良性能,使其成为智能建筑中需求导向的通风控制、智能家居应用中室内空气质量控制的理想选择。

 

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Xensiv PAS CO₂传感器的典型应用


英飞凌正计划推出该传感器的多款变型,以满足各类应用中的特殊需求,例如电池供电应用中需要低功耗,便携式设备需要尺寸更小、成本更低,以及极端苛刻的工业应用需要更可靠。其它气体传感器的开发也在英飞凌的规划中。