| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题背景意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-18页 |
| 1.2.1 有害气体检测技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 石墨烯材料性能特性 | 第12-13页 |
| 1.2.3 石墨烯及其衍生物气体传感器 | 第13-18页 |
| 1.3 课题主要研究内容 | 第18-19页 |
| 第2章 石墨烯及衍生物气敏传感器的制备及其表征 | 第19-27页 |
| 2.1 气敏元件设计与制备 | 第19-20页 |
| 2.1.1 传感元件的设计 | 第19页 |
| 2.1.2 传感元件的制备 | 第19-20页 |
| 2.2 涂覆法制备还原氧化石墨烯薄膜 | 第20-21页 |
| 2.2.1 涂覆组装技术 | 第20页 |
| 2.2.2 涂覆法制备薄膜过程 | 第20-21页 |
| 2.3 水热法制备氧化锡-还原氧化石墨烯薄膜 | 第21-22页 |
| 2.3.1 水热制备技术 | 第21页 |
| 2.3.2 水热法制备薄膜工艺 | 第21-22页 |
| 2.4 热还原法制备金属氧化物-氧化石墨烯薄膜 | 第22-23页 |
| 2.4.1 热还原氧化石墨烯方法 | 第22页 |
| 2.4.2 热还原金属氧化物-氧化石墨烯薄膜 | 第22-23页 |
| 2.5 石墨烯基传感薄膜材料表征 | 第23-27页 |
| 2.5.1 SEM表征 | 第23-24页 |
| 2.5.2 XRD表征 | 第24-25页 |
| 2.5.3 其他表征方法 | 第25-27页 |
| 第3章 基于水热法的氧化锡-还原氧化石墨烯传感器气敏特性 | 第27-37页 |
| 3.1 气敏测试环境的搭建 | 第27页 |
| 3.2 RGO和SnO_2-RGO薄膜传感器的气敏特性 | 第27-35页 |
| 3.2.1 氨气敏感特性检测实验 | 第28-30页 |
| 3.2.2 丙酮敏感特性检测实验 | 第30-33页 |
| 3.2.3 甲醛敏感特性检测实验 | 第33-35页 |
| 3.3 薄膜传感器气敏响应机理分析 | 第35-36页 |
| 3.4 小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于自组装的氧化锡-还原氧化石墨烯传感器气敏特性 | 第37-43页 |
| 4.1 自组装SnO_2-RGO薄膜制备 | 第37页 |
| 4.2 SnO_2-RGO薄膜气敏特性测试 | 第37-41页 |
| 4.2.1 氨气敏感特性检测实验 | 第37-38页 |
| 4.2.2 丙酮敏感特性检测试验 | 第38-40页 |
| 4.2.3 甲醛敏感特性检测实验 | 第40-41页 |
| 4.3 自组装SnO_2-RGO薄膜气敏响应机理分析 | 第41页 |
| 4.4 小结 | 第41-43页 |
| 第5章 基于自组装的氧化铜-还原氧化石墨烯传感器气敏特性 | 第43-49页 |
| 5.1 自组装CuO-RGO薄膜制备 | 第43页 |
| 5.2 CuO-RGO薄膜气敏特性测试 | 第43-47页 |
| 5.2.1 氨气敏感特性检测实验 | 第43-44页 |
| 5.2.2 丙酮敏感特性检测实验 | 第44-46页 |
| 5.2.3 甲醛敏感特性检测实验 | 第46-47页 |
| 5.3 CuO-RGO薄膜气敏响应机理分析 | 第47-48页 |
| 5.4 小结 | 第48-49页 |
| 第6章 基于气敏传感器阵列的神经网络模型及多组分气体检测 | 第49-61页 |
| 6.1 气敏传感器阵列对多组分气体的气敏特性 | 第49-53页 |
| 6.1.1 氨气-丙酮混合气体的气敏响应 | 第49-51页 |
| 6.1.2 氨气-甲醛混合气体的气敏响应 | 第51-52页 |
| 6.1.3 丙酮-甲醛混合气体的气敏响应 | 第52-53页 |
| 6.2 神经网络模型及多组分气体浓度预测 | 第53-57页 |
| 6.2.1 氨气-丙酮气体浓度预测 | 第54-55页 |
| 6.2.2 氨气-甲醛气体浓度预测 | 第55-56页 |
| 6.2.3 丙酮-甲醛气体浓度预测 | 第56-57页 |
| 6.3 神经网络模型预测分析 | 第57-60页 |
| 6.4 小结 | 第60-61页 |
| 总结与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-70页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
