Elektrooniline nina

Elektrooniline nina on seade, mis kasutab gaasisensorite massiivi, et võrrelda saadud signaali mustrit andmebaasiga ning seeläbi tuvastada lõhnu. Koera nina tunneb inimese ninast tunduvalt rohkem lenduvaid orgaanilisi ühendeid ning tihtipeale kasutatakse seda head omadust ära näiteks narkootikumide või lõhkeainete tuvastamisel lennu- või rongijaamades. Elektroonilise nina eesmärk on võimalikult täpselt matkida inimese nina tööpõhimõtet, aga tuvastada kõvasti rohkem lõhnu või lenduvaid kemikaale. Viimasel ajal on süsteemi arendustöö laienenud, sest selline seade leiab laialdaselt kasutust näiteks tööstuspiirkondades, kus on vaja hoida teatud mürgiste gaaside tase normeerituna. Kui inimese ninaga sarnane elektrooniline seade teha võimalikult kompaktseks, oleks näiteks võimalik see integreerida inimese nutitelefoniga, mille abil oleks võimalik lihtsalt kontrollida õhukvaliteeti ruumis. Samuti saab seda ära kasutada meditsiinis, kus elektrooniline nina suudab tuvastada inimese väljahingatava õhu koostise põhjal teatud haigusi. On ilmne, et inimese nina teeb vahet kahel erineval lõhnal, näiteks lõkkest tulev suits ja värskelt valminud koogi lõhn. Et sellele aga teaduslik aspekt anda, on vaja tuvastada lõhnade erinevusi ja sarnasusi. Pärast Alexander Graham Belli 1914. aastal esitatud mõtet ei suudetud kümneid aastaid neid sarnasusi ja erinevusi väga hästi tuvastada. Vana-Kreekas kasutasid arstid oma nina, et haige inimese vere lõhna järgi tuvastada, kas inimene on haige või mitte. Samuti kasutatakse inimese nina ära parfüümitööstuses, mis kokkuvõttes on ettevõttele küllaltki kulukas. Esimese lõhnade tuvastamise süsteemi töötas välja 1961. aastal R. W. Moncrieff. Tegu oli siiski puhtalt mehaanilise ninaga. Gaasi osakeste redoksreaktsioonil elektroodi peal põhinev süsteem töötati välja 1964. aastal. Termin "elektrooniline nina" võeti kasutusele alles aastal 1980. Umbes sel ajal hakati arendama juba töötavaid mitmetel sensorite rida põhinevaid elektroonilisi ninasid. Esimene suurem elektroonilise nina teemaline konverents toimus 1990. aastal. Inimese lõhnataju jaoks on omavahel ühenduses nina ja aju. Iga kord kui inimene sisse hingab, jäävad gaasiosakesed ninas olevate retseptorite külge kinni. Kinnitunud gaasiosakesed loovad mustri, mis siis edastatakse ajule. Ajus on olemas n-ö andmebaas, kus on erinevate lõhnade mustrid, mida inimene üldse kogu elu jooksul on tundnud ning ta hakkab neid omavahel võrdlema, kuni leiab selle sobiva vaste. Näiteks, kui hingata nina kaudu sisse grillitud liha lõhna, siis selle lõhna muster salvestatakse ajju ning järgmisel korral, isegi kinniste silmadega, saab inimene aru, et tegemist on grillitud liha lõhnaga, kuna tema aju võrdleb retseptoritele kinnitunud gaasiosakeste mustrit oma "andmebaasis" olevate mustritega ja leiab vaste. Elektroonilise nina tööpõhimõte on üsna sarnane. See kasutab voolusüsteemi, mis valib, kas sisse läheb mõõdetav või võrdlusgaas; seejärel liigub gaas keemiliste sensorite rivi peale, mis muundavad selle elektrisignaaliks; seejärel tuvastab detektor eri sensorite signaalitugevuse, et luua kindel muster; kõige lõpus võrdleb arvuti mustrit andmebaasis olevate mustritega ning leiab sobiva vaste. Seega nina avaks on n-ö proovikamber või toru, retseptoriteks on sensorid ja ajuks on arvuti. Elektroonilises ninas olevad sensorid on enamasti tundlikud kõikidele lenduvatele orgaanilistele ühenditele, aga iga sensor on seda natuke erinevalt, mis tähendab, et nad kõik on erineva tundlikkusega teatud analüütide kohta. Seeläbi on võimalik, et pärast osakeste liikumist üle sensorite rivi, suudab arvuti luua mustri, mida võrrelda andmebaasiga. Kuna pärast sensorite rivilt signaali saamist tegeleb arvuti põhiliselt edasi puhtalt võrdlemisega, siis põhirõhk elektroonilises ninas asubki sensoritel. Kasutatakse peamiselt kuut tüüpi sensoreid: metalloksiidsensor juhtiva polümeeri sensor optiline sensor gravimeetriline sensor kvartskristallsensor SAW- (akustiliste pinnalainete, surface acoustic wave) sensor Elektroonilise nina tuvastussüsteem koosneb sensorite rivist. Kui antud sensorid puutuvad kokku mõne lenduva orgaanilise ühendiga, siis nende elektrilised omadused muutuvad ja selle muutuse salvestab elektrooniline liides. Sensori tundlikkust määratakse elektroonilises ninas reaktsiooni- ja taastusajaga. Hiljem liidab arvuti kõik vasted kokku ja saab sellest kindlat lõhna iseloomustava mustri. Elektroonilistes ninades on kõige rohkem levinud kolm sensoritüüpi: metalloksiidsensor, juhtiva polümeeriga sensor ja kvartskristallsensor. Muid kasutatakse vähem, kuna nad on kallimad või raskemini kättesaadavad. Metalloksiidsensor töötab põhimõttel, et oksiidkihi juhtivus muutub, kui ta puutub kokku pealelangevate gaasi osakestega ning selle juhtivuse muutus on proportsionaalne gaasi kontsentratsiooniga. Tuntakse kahte tüüpi sensoreid: n-tüüp ja p-tüüp. n-tüüpi sensor kasutab tsinkoksiidi, tinadioksiidi, titaani dioksiidi või raud(III)oksiidi ning on tundlik redutseerivatele gaasidele. p-tüüpi sensor kasutab nikkel- või koobaltoksiidi ja on tundlik oksüdeerivatele gaasidele. Metalloksiidsensori tundlikkus sõltub töötemperatuurist ja oksiidkihi paksusest (5–500 ppm). Nende sensorite suur eelis on väga kiire tuvastus- ja taastumisvõime, mis põhiliselt sõltub töötemperatuurist. Kui juhtiva polümeeriga sensor puutub kokku gaasiga, siis osa gaasiosakesi difundeerub polümeeri sisse ning põhjustab õhukese polümeerkihi paisumise. Paisumine omakorda põhjustab polümeerkile elektrilise takistuse tõusu, sest paisumise tagajärjel väheneb laengukandjatele mõeldud juhtivate kanalite sisaldus. Polümeeridel on palju eeliseid teiste materjalide ees. Nad on laialdaselt saadaval ja seetõttu on võimalik luua väga erinevate tundlikkusega sensorite rivi (0,1–100 ppm). Neid on lihtne valmistada ja nad on valdavalt väga odavad. Polümeersensorid kannatavad niiskust ning ei vaja lisaks küttekeha, nagu seda vajab metalloksiidsensor. Põhiliseks negatiivseks küljeks polümeersensorite juures on nende vananemine, mis viib ebatäpse tulemuseni. Kui rakendada piesoelektrilisele kvartskristallelemendile vahelduvvool, siis hakkab materjal ostsilleerima oma resonantssagedusel, tavaliselt 10–30 MHz. Sellise sensori tundlikkus kasvab, kui ta töötab kõrgemal sagedusel või kui vähendada katva polümeerkihi paksust. Kui sensor puutub kokku gaasi osakestega, siis gaas adsorbeerub polümeerkattele ning sensori mass muutub. See omakorda muudab jällegi võnkumise sagedust, mida siis antud sensor registreerib. Selle sensori eelisteks on suur tundlikkus ja lai valik polümeerkatteid. Enamik lenduvate keemiliste ühendite jaoks välja töötatud tuvastusmeetoditest on kas väga kohmakad või suhteliselt kulukad. Samuti ei ole võimalik infot kiiresti kätte saada, analüüs võtab kaua aega, mis tähendab, et sellise masina rakendusala on väga väike, näiteks mõni kindel laboratoorium. Tavaliselt sellised kohmakad masinad suudavad tuvastada ainult väikese osa analüütidest. Tänu uutele materjali kasvatamistehnikatele arenevad sensorid väga kiiresti. See omakorda võimaldab luua odavaid ja kompaktseid süsteeme, näiteks taskusse mahtuvat elektroonilist nina. Selliste süsteemide tuvastamisvõime on väga lai, kuid samas ka väga tundlik, mis tähendab, et elektroonilise ninaga on väga mugav tuvastada ohtlike lenduvaid gaase õhus või töökeskkonnas. Lennujaamades turvalisuse tagamiseks ei ole vaja enam politseikoertel inimeste reisikohvreid nuusutada, vaid saab kasutada lõhkeainete ja narkootikumide tuvastamiseks vastavat sensorite rivil töötavat nina. Suurtes büroohoonetes või maa-aluste gaasitorude läheduses lekete tuvastamine muutub palju mugavamaks, kui kasutada elektroonilist nina. Samuti saab sellise detektoriga kontrollida kaevandustes õhukvaliteeti, et töölised märkamatult liiga palju ohtlike gaase sisse ei hingaks. Tulevikus üks tõenäolisematest rakendusaladest võiks olla aga meditsiin, kus elektrooniline nina analüüsib inimese väljahingatavat õhku. Arstidel haigele diagnoosi panemine muutuks palju lihtsamaks, kasutades elektroonilist nina, kuhu tuleb haigel inimesel vaid sisse puhuda ja vaid mõne sekundiga tuvastab see näiteks kopsuvähi või tekkiva astma. Keskkonnasaaste jälgimiseks kasutatakse laialdaselt metalloksiidsensoritega elektroonilist nina. Seda sellepärast, et metalloksiidsensorid on üliodavad, tugevad, vastupidavad keskkonnale, väikese massiga ning ajas pikalt stabiilsed. Sellise sensoriga elektrooniline nina on võimeline tuvastama keskkonna koha pealt väga paljusid ohtlikke gaase, näiteks vingugaas, ammoniaak ja lämmastikdioksiid. Sensorite suur selektiivsus saavutatakse peamiselt kahe meetodiga. Üks võimalus on kasutada erinevaid oksiidikihte sensorite peal ja teine võimalus on iga sensor rivis panna tööle erineva temperatuuri juures. Lõhkeainete ja narkootikumide tuvastus on väga oluline just lennujaamades või rongijaamades tõusnud terroriohu tõttu. Sarnase süsteemiga saab tuvastada ka maase peidetud miine. Algselt lahendati lennujaamades säärane oht metallidetektorite ja röntgenmasinatega, aga siiski õnnestus mõnedel terroristidel lõhkeainetega läbi pääseda. Tuvastades lenduvaid orgaanilisi ühendeid, mis on iseloomulikud just erinevatele lõhkeainetele, suureneks turvalisus lennujaamades. Uus arenev tehnoloogia selles valdkonnas on terahertsspektroskoopia, sest paljudel lõhkeainetel ja lõhkeainetega seotud ühenditel on "keemiline sõrmejälg" selles võnkepiirkonnas. Lenduvaid orgaanilisi ühendeid leidub samuti inimese väljahingatavas õhus. Neid tuntakse meditsiinis kui biomarkereid ja need sisaldavad kasulikku informatsiooni mõne haiguse diagnoosimisel. Väljahingatava õhu analüüs meditsiinis on odav, selle jaoks ei pea rikkuma patsiendi keha ning see on kergelt korratav protsess. Biomarkerite kontsentratsioon inimese väljahingatavas õhus võib iseloomustada seda, kas inimene on terve või haige. Näiteks edukad katsed lämmastikoksiidi tuvastamisel ning selle seosel astmaga on juba läbi viidud. Ideaalsed sensorid meditsiinilise elektroonilise nina jaoks on suure tundlikkusega ja võimelised tuvastama lenduvaid orgaanilisi ühendeid ka väga väikese kontsentratsiooni korral. Samuti peavad nad arvestama suure koguse veeauruga, sest inimese väljahingatavas õhus on seda suures koguses. Peamiselt õpetatakse sellist elektroonilist nina tuvastama mingeid kindlaid haigusemarkereid ning hiljem inimese hingeõhku analüüsides otsib arvuti juba sarnaseid mustreid andmebaasist. Haddad et al., doi:10.1371/journal.pcbi.1000740 Wise, P. M.; Olsson, MJ; Cain, WS (2000). "Quantification of Odor Quality". Chemical Senses. 25 (4): 429–43. DOI:10.1093/chemse/25.4.429. PMID 10944507. Moncrieff, R.W., 1961. An instrument for measuring and classifying odors. Journal of applied physiology, 16(4), pp.742-749. Gardner, J.W. and Bartlett, P.N., 1994. A brief history of electronic noses. Sensors and Actuators B: Chemical, 18(1-3), pp.210-211. Zarzo, M., 2007. The sense of smell: molecular basis of odorant recognition. Biological Reviews, 82(3), pp.455-479. Dr. Johannes Frasnelli, December 15, 2010, "How Do We Smell Odors?", Odotech: http://www.odotech.com/en/smell-part-1-special-guest-author-edition/. Gutiérrez, J. and Horrillo, M.C., 2014. Advances in artificial olfaction: Sensors and applications. Talanta, 124, pp.95-105. Nakhleh, M.K., Amal, H., Jeries, R., Broza, Y.Y., Aboud, M., Gharra, A., Ivgi, H., Khatib, S., Badarneh, S., Har-Shai, L. and Glass-Marmor, L., 2016. Diagnosis and classification of 17 diseases from 1404 subjects via pattern analysis of exhaled molecules. ACS nano, 11(1), pp.112-125. Arshak, K., Moore, E., Lyons, G.M., Harris, J. and Clifford, S., 2004. A review of gas sensors employed in electronic nose applications. Sensor review, 24(2), pp.181-198. Chatterjee, S., Castro, M. and Feller, J.F., 2013. An e-nose made of carbon nanotube based quantum resistive sensors for the detection of eighteen polar/nonpolar VOC biomarkers of lung cancer. Journal of Materials Chemistry B, 1(36), pp.4563-4575. Wilson, A.D., 2012. Review of electronic-nose technologies and algorithms to detect hazardous chemicals in the environment. Procedia Technology, 1, pp.453-463. Sekhar, P.K., Brosha, E.L., Mukundan, R. and Garzon, F., 2010. Chemical sensors for environmental monitoring and homeland security. The Electrochemical Society Interface, 19(4), pp.35-40. Shehada, N., Cancilla, J.C., Torrecilla, J.S., Pariente, E.S., Brönstrup, G., Christiansen, S., Johnson, D.W., Leja, M., Davies, M.P., Liran, O. and Peled, N., 2016. Silicon nanowire sensors enable diagnosis of patients via exhaled breath. ACS nano, 10(7), pp.7047-7057. Kim, I.D., Choi, S.J., Kim, S.J. and Jang, J.S., 2015. Exhaled breath sensors. In Smart Sensors for Health and Environment Monitoring (pp. 19-49). Springer, Dordrecht.