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Etude et optimisation de capteurs de gaz a base de dioxyde d’etain en conditions d’une ligne d’echappement automobile / Study and optimization of gas sensors based on tin dioxide (SnO2) in automotive exhaust conditions

Cette étude est dédiée à l’optimisation de capteurs chimiques de gaz de type résistifs à base de dioxyde d’étain (SnO2) pour l’application en ligne d’échappement automobile. Les capteurs sont élaborés par la technique de sérigraphie qui permet la production en masse de capteurs robustes sur substrat alumine. En vue de l’application automobile visée, les capteurs ont été optimisés par l’ajout d’une couche protectrice poreuse déposée sur l’élément sensible de SnO2. Le comportement de ces capteurs a été étudié en fonction de différents paramètres, comme la température et la vitesse des gaz, représentatifs de conditions d’échappement automobile. De plus, une modélisation « simple » de la réponse électrique des capteurs en fonction de la concentration d’un ou plusieurs gaz polluants cibles a été proposée. / This study is dedicated to the optimization of chemical gas sensors based on resistive type tin dioxide (SnO2) for automotive exhaust application. The sensors were produced by screen-printing technique which allows mass production of robust sensors on alumina substrate. In regards of the automotive application, the sensors were optimized by adding a porous protective layer deposited on the sensing element SnO2. The behaviour of this type of gas sensors was studied depending on gas parameters such as gas temperature and velocity, representative of real operation conditions. In addition, a “simple” modelisation of the electrical response of sensors depending on the concentration of one or more gaseous targets is proposed.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2011EMSE0613
Date06 July 2011
CreatorsValleron, Arthur
ContributorsSaint-Etienne, EMSE, Pijolat, Christophe
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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