简单传感器 清华大学申请传感器及其制备方法专利，专利技术能实现结构简单，尺寸小和成本低的效果

清华大学申请传感器及其制备方法专利，专利技术能实现结构简单、尺寸小和成本低的效果

金融界2024年2月20日消息，据国家知识产权局公告，清华大学申请一项名为“传感器及其制备方法“，公开号CN117571043A，申请日期为2023年10月。

专利摘要显示，本申请提供一种传感器及其制备方法，传感器包括基底，以及设置于基底上的温度传感组件和氧气浓度传感组件；温度传感组件包括设置于基底表面上的热电偶层，热电偶层包括分别设置于基底表面的正极热电偶层和负极热电偶层，正极热电偶层和负极热电偶层之间的基底表面具有空白区域；氧气浓度传感组件设置于空白区域；氧气浓度传感组件包括依次层叠设置的隔绝层、导电层和氧敏感层，隔绝层位于基底表面。本申请将温度传感器和氧气浓度传感器集成在同一个基底上，具有结构简单、尺寸小和成本低等优点。

本文源自金融界

传感器看似简单，传感测却大不易？

如果要说在哪个电子讯号链领域仍然顽强地坚守「模拟」阵营，那就是感测器（sensor）了。 没错，您当然可以让传感器输出「数字化」至极其接近感测器，但感测器本身几乎还是模拟的，而且所「传感」（sensing）的实体参数也是如此。 这就是物理学的现实，除非你能深入至以某种离散量子态存在的原子和次原子粒子。

尽管如此，以最广义而言，无疑地，当今的电子学已经能够让传感器撷取而来的模拟输出、放大、数字化、校正和补偿以及分析变得更容易了。 但是，传感器组件或设备本身仍然是模拟的，而且，想尝试捕获信息通常都是说时容易做时难。

要找到一个用于物理变量（如温度或压力）的基本传感器是一回事，但要安装该传感器使其能够实际进行准确和稳定的测量，通常又是另一项更加困难的挑战。

这就是太空载具在轨道或太空旅行的失重环境中经常面对的挑战。 准确地知道剩余的液体燃料量当然很重要，但是燃料的晃动和不良情况，包括在该设置中多个未连接配量间的中断，经常使其变得非常困难。

传统方法采用「称重」燃料的质量或测量其压力，其准确度并不如预期;而替代方案是在耗用燃料时通过内部触点进行测量，但这会增加质量并带来新的技术问题。 还有一种广泛使用的替代方法是基本「簿记」法，追踪在某次特定燃烧中使用了多少燃料，然后用以前的值相减。 当油箱装满时应该是相当准确的作法，但随着燃料的使用，准确度随之下降，而且还会有来自这些数字积聚的累积误差。

如今，由美国太空总署（NASA）技术移转经理Manohar Deshpande和美国国家标准技术局（NIST）主导的研究团队开发了一种实验系统，使用称为电容体积断层扫描（ECVT）的先进3D成像技术。 透过这一途径，电极发射电场并测量目标电容（见下图）。

上图：透过结合电极对读数的测量值，以及先进的2D和3D算法和分析，该测量架构可估计气球的位置和体积。 （数据来源：NIST）

原型燃料箱的内部衬有软性电极，可用作电容器板。 所测得的电容值由燃料箱中流体的质量及其位置决定;此处显示的是第一级测试，使用填充传热流体（标准 HT-90）的悬浮气球代替真实且具潜在危险的火箭燃料来完成。

「这并不是简单的单电容器布置;反之，燃料箱中衬着传感器电极阵列，并在多个传感器对之间测量电容。 」该项目团队的NIST机械工程师Nick Dagalakis说，「我们测量了每个可能的感测器对之传输差异，并且透过结合所有的测量，就可以知道哪里有燃料，哪里没有燃料，并且能够创建3D影像。 」

该团队使用「软微影技术」制作了在燃料箱中排列的电容感测器阵列，这类似于制作PCB，不同之处在于他们在软性塑料背衬（例如Kapton）上印出墨水图案，然后蚀刻掉暴露且不需要的铜。 电容数据矩阵用于产生一组2D影像，在整个燃料箱长度上映射流体位置，接着这些影像反过来导致燃料箱中燃料的3D再现，且其体积和质量是可以计算。

有趣的是（也许有点讽刺），这种高度复杂的方法从一组十分基本的电容参数之传感器读数开始，然后透过多个传感器和读数加上先进数据分析。 NIST有一则新闻报道「NIST为轨道设计原型燃料计」（NIST Designs a Prototype Fuel Gauge for Orbit）提供了该项目的概述，并简要讨论了工程师如何对其进行测试。 还有一篇详细的技术论文「用于测量太空船燃料的电容式体积断层扫描感测器的软性组装」（Flexible Assemblies of Electro capacitive Volume Tomographic Sensors for Gauging Fuel of Spacecraft）发表于《太空船和火箭》（Journal of Spacecraft and Rockets）期刊。

您是否曾经遇过这样的情况：令人感兴趣的基本实体参数似乎很容易感测，但从「感测」到「感测」的转换却是一大挑战？ 你会用复杂的、极端的技术还是较基本的"蛮力"持续推进来解决问题？ 先进的解决方案是不是太复杂了？ 甚至比您试图解决的问题更令人头疼？

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