Saltar para o conteúdo

Usuário:Lechatjaune/Sensor de dióxido de carbono

Origem: Wikipédia, a enciclopédia livre.

Um sensor de dióxido de carbono ou sensor de CO2 é um instrumento para a medição de dióxido de carbono gazoso. Os princípios de funcionamento mais comuns são sensores de gás infravermelho (NDIR) e sensores de gás químico. Medir o dióxido de carbono é importante para monitorar a qualidade do ar interior, a função dos pulmões na forma de um dispositivo capnógrafo e muitos processos industriais.

Sensores de infravermelho não dispersivo (NDIR)

[editar | editar código-fonte]
CO</br> CO medidor de concentração usando um sensor infravermelho não dispersivo

Os sensores NDIR detectam CO2 por espectroscopia de infravermelho em ambiente gasoso pela sua absorção característica. Os componentes principais são uma fonte infravermelha, um tubo de luz, um filtro de interferência (comprimento de onda) e um detector infravermelho. O gás é bombeado ou difunde-se no tubo de luz e os componentes eletrônicos medem a absorção do comprimento de onda característico da luz. Os sensores NDIR são usados com mais frequência para medir o dióxido de carbono. [1] O melhor deles tem sensibilidades de 20–50 PPM.

Os sensores NDIR CO2 também são usados para medir os gás carbônico dissolvido em aplicações como a carbonatação de bebidas, fermentação farmacêutica e aplicações de captura de CO2. Nesse caso, eles são acoplados a um equipamento de ATR (reflexão total atenuada) e medem o gás in situ. Novos desenvolvimentos incluem o uso de fontes de IR de sistemas microeletromecânicos (MEMS) para reduzir os custos desse sensor e criar dispositivos menores (por exemplo, para uso em aplicações de ar condicionado). [2]

Outro método (Lei de Henry) também pode ser usado para medir a quantidade de gás carbônico dissolvido em um líquido se a quantidade de gases estranhos for insignificante. 

Sensores fotoacústicos

[editar | editar código-fonte]

O gás carbônico pode ser medido usando espectroscopia fotoacústica. A concentração de pode ser medida submetendo uma amostra a pulsos de energia eletromagnética, como de um laser de realimentação distribuída,[3] que é sintonizado especificamente para o comprimento de onda de absorção do CO2. Com cada pulso de energia, as moléculas de CO2 dentro da amostra irão absorver e gerar ondas de pressão por meio do efeito fotoacústico. Essas ondas de pressão são então detectadas com um detector acústico e convertidas em uma leitura utilizável por meio de um computador ou microprocessador. [4]

Sensores químicos de CO2

[editar | editar código-fonte]

Sensores químicos de gás carbônico com camadas sensíveis à base de polímero ou heteropolissiloxano têm como principal vantagem o baixo consumo de energia e podem ser produzidos em tamanho reduzido para caber em sistemas baseados em microeletrônicos. No lado negativo, os efeitos da deriva de curto e longo prazo, bem como uma vida útil geral bastante baixa, são os principais obstáculos quando comparados com o princípio de medição NDIR. [5] A maioria dos sensores de CO 2 são totalmente calibrados antes de serem enviados da fábrica. Com o tempo, o ponto zero do sensor precisa ser calibrado para manter a estabilidade do sensor a longo prazo. [6]

Sensor de CO2 estimado

[editar | editar código-fonte]

Para ambientes internos, como escritórios ou academias, onde a principal fonte de gás carbônico é a respiração humana, analisar algumas quantidades mais fáceis de medir, como compostos orgânicos voláteis e concentrações de gás hidrogênio (H2), fornece um estimador suficientemente bom da concentração real de CO2 para fins de ventilação e ocupação. Sensores para essas substâncias podem ser feitos usando tecnologia de semicondutor de óxido metálico (MOS) MEMS de baixo custo. A leitura que geram é chamada de CO2 estimando ou equivalente.[7] Embora as leituras tendam a ser boas o suficiente a longo prazo, a introdução de fontes não respiratórias de compostos orgânicos voláteis ou CO2, como descascar frutas ou usar perfume, prejudicará sua confiabilidade. Sensores baseados em H2 são menos susceptíveis por serem mais específicos para a respiração humana, embora as próprias condições de ajuste do teste de respiração de hidrogénio também irão interferir. [8]

[[Categoria:Detectores]]

  1. Carbonate Based CO2 Sensors with High Performance, Th. Lang, H.-D. Wiemhöfer and W. Göpel, Conf.Proc.Eurosensors IX, Stockholm (S) (1995); Sensors and Actuators B, 34, 1996, 383–387.
  2. Vincent, T.A.; Gardner, J.W. (November 2016). «A low cost MEMS based NDIR system for the monitoring of carbon dioxide in breath analysis at ppm levels». Sensors and Actuators B: Chemical. 236: 954–964. doi:10.1016/j.snb.2016.04.016  Verifique data em: |data= (ajuda)
  3. (PDF) (PhD). pp. 35–36 https://dspace.lib.cranfield.ac.uk/bitstream/handle/1826/6784/Ryad_Adbdullah_Zakaria_Thesis_2010.pdf;jsessionid=565414F677CACA139271E3F75BD6B899  |nome1= sem |sobrenome1= em Authors list (ajuda); Em falta ou vazio |título= (ajuda)
  4. AG, Infineon Technologies. «CO2 Sensors - Infineon Technologies». www.infineon.com. Consultado em 10 de novembro de 2020 
  5. Reliable CO2 Sensors Based with Silicon-based Polymers on Quartz Microbalance Transducers, R. Zhou, S. Vaihinger, K.E. Geckeler, and W. Göpel, Conf.Proc.Eurosensors VII, Budapest (H) (1993); Sensors and Actuators B, 18–19, 1994, 415–420.
  6. «CO2 Auto-Calibration Guide» (PDF). Consultado em 19 de agosto de 2014. Cópia arquivada (PDF) em 19 de agosto de 2014 
  7. Rüffer, D; Hoehne, F; Bühler, J (31 March 2018). «New Digital Metal-Oxide (MOx) Sensor Platform.». Sensors (Basel, Switzerland). 18. PMC 5948493Acessível livremente. PMID 29614746. doi:10.3390/s18041052  Verifique data em: |data= (ajuda)
  8. Herberger S, Herold M, Ulmer H (2009). «MOS gas sensor technology for demand controlled ventilation» (PDF). Berlin. Proceedings of the 4th International Symposium on Building and Ductwork Air tightness and 30th AIVC Conference on Trends in High Performance Buildings and the role of Ventilation 
  9. Arief-Ang, I.B.; Hamilton, M.; Salim, F. (1 de junho de 2018). «RUP: Large Room Utilisation Prediction with carbon dioxide sensor». Pervasive and Mobile Computing. 46: 49–72. ISSN 1873-1589. doi:10.1016/j.pmcj.2018.03.001 
  10. Arief-Ang, I.B.; Salim, F.D.; Hamilton, M. (14 de abril de 2018). Data Mining. [S.l.]: Springer, Singapore. pp. 125–143. ISBN 978-981-13-0291-6. doi:10.1007/978-981-13-0292-3_8 
  11. KMC Controls. (2013). Demand Control Ventilation Benefits for Your Building. Retrieved 25 March 2013, from http://www.kmccontrols.com/docs/DCV_Benefits_White_Paper_KMC_RevB.pdf Arquivado em 2014-06-27 no Wayback Machine