Représentation d'un réseau de capteurs de gaz composé de balances microscopiques recouvertes de films minces de matériaux nanoporeux appelés charpentes métal-organiques. Crédit :Arni Sturluson, Mélanie Huynh, Collège d'ingénierie de l'OSU
Les recherches de l'Oregon State University ont rapproché la science du développement d'un nez électronique pour surveiller la qualité de l'air, détecter les menaces pour la sécurité et diagnostiquer les maladies en mesurant les gaz dans l'haleine d'un patient.
Des recherches récemment publiées dirigées par Cory Simon, professeur adjoint de génie chimique à l'OSU College of Engineering, en collaboration avec le professeur de génie chimique Chih-Hung Chang s'est concentré sur les matériaux connus sous le nom de structures métallo-organiques, ou MOF.
La recherche visait un obstacle critique mais peu étudié dans l'utilisation des MOF comme capteurs de gaz :sur les milliards de MOF possibles, comment déterminer les bons pour construire le nez électronique optimal ?
Les MOF ont des pores nanométriques et adsorbent sélectivement les gaz, semblable à une éponge. Ils sont idéaux pour une utilisation dans les réseaux de capteurs en raison de leur accordabilité, permettant aux ingénieurs d'utiliser un ensemble diversifié de matériaux qui permet à un ensemble de capteurs à base de MOF de fournir des informations détaillées.
Selon les composants qui composent un gaz, différentes quantités de gaz seront adsorbées dans chaque MOF. Cela signifie que la composition d'un gaz peut être déduite en mesurant le gaz adsorbé dans le réseau de MOF à l'aide de balances à micro-échelle.
Le défi est que tous les MOF adsorbent tous les gaz - pas dans la même mesure, mais néanmoins l'absence de sélectivité parfaite empêche un ingénieur de dire simplement, "dédions simplement ce MOF au dioxyde de carbone, celui-là au dioxyde de soufre, et un autre au dioxyde d'azote."
« La conservation des MOF pour les réseaux de capteurs de gaz n'est pas si simple, car chaque MOF du réseau adsorbera sensiblement ces trois gaz, " dit Simon.
Visualisation de la structure cristalline d'une charpente métal-organique archétype, IRMOF-1. Les molécules de gaz s'adsorbent facilement dans les nanopores d'IRMOF-1. Crédit :Cory Simon, Collège d'ingénierie de l'OSU.
Le nez humain gère ce même problème en s'appuyant sur environ 400 types différents de récepteurs olfactifs. Tout comme les MOF, chaque récepteur olfactif est activé par de nombreuses odeurs différentes, et chaque odeur active de nombreux récepteurs différents; le cerveau analyse le modèle de réponse, permettant aux gens de distinguer une multitude d'odeurs différentes.
« Dans nos recherches, nous avons créé un cadre mathématique qui nous permet, basé sur les propriétés d'adsorption des MOF, pour décider quelle combinaison de MOF est optimale pour un réseau de capteurs de gaz, " dit Simon. " Il y aura inévitablement quelques petites erreurs dans les mesures de la masse de gaz adsorbé, et ces erreurs vont corrompre la prédiction de la composition du gaz sur la base de la réponse du réseau de capteurs. Notre modèle évalue dans quelle mesure une combinaison donnée de MOF empêchera ces petites erreurs de corrompre l'estimation de la composition du gaz."
Bien que la recherche était principalement la modélisation mathématique, les scientifiques ont utilisé des données d'adsorption expérimentales dans des MOF réels comme entrée, Simon a dit, ajoutant que Chang est un expérimentateur "avec qui nous travaillons pour fabriquer un nez électronique réel pour détecter les polluants atmosphériques".
« Nous recherchons actuellement ensemble des financements externes pour concrétiser ce nouveau concept, " dit Simon. " A cause de ce papier, nous avons maintenant une méthode rationnelle pour concevoir informatiquement le réseau sensoriel, qui englobe la simulation de l'adsorption de gaz dans les MOF avec des modèles moléculaires et des simulations pour prédire leurs propriétés d'adsorption, puis en utilisant notre méthode mathématique pour cribler les différentes combinaisons de MOF pour le réseau de capteurs le plus précis."
Cela signifie qu'au lieu d'une approche expérimentale d'essais et d'erreurs pour décider quels MOF utiliser dans un réseau de capteurs, les ingénieurs peuvent utiliser la puissance de calcul pour organiser la meilleure collection de MOF pour un nez électronique.
Une autre application intéressante d'un tel nez pourrait être le diagnostic de maladie. Les composés organiques volatils émis par les humains, comme par notre souffle, sont remplis de biomarqueurs pour de multiples maladies, et des études ont montré que les chiens, qui ont deux fois plus de récepteurs olfactifs différents que les humains, peuvent détecter des maladies avec leur nez.
Aussi merveilleux qu'ils soient, cependant, les nez des chiens ne sont pas aussi pratiques pour une utilisation diagnostique généralisée qu'un réseau de capteurs soigneusement conçu et fabriqué.
Les résultats de la recherche computationnelle MOF ont été publiés dans Matériaux et interfaces appliqués ACS .
