Computational Methods for Sensor Material Selection pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Ryan, Margaret A. (EDT)/ Shevade, Abhijit V. (EDT)/ Taylor, Charles J. (EDT)

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2009-10

价格:$ 213.57

装帧:

isbn号码:9780387737140

丛书系列:

图书标签:

传感器材料
计算方法
材料选择
材料科学
传感器技术
数值模拟
优化算法
材料设计
数据分析
机器学习

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具体描述

Chemical vapor sensing arrays have grown in popularity over the past two decades, finding applications for tasks such as process control, environmental monitoring, and medical diagnosis. This is the first in-depth analysis of the process of choosing materials and components for these "electronic noses", with special emphasis on computational methods. For a view of component selection with an experimental perspective, readers may refer to the complementary volume of Integrated Microanalytical Systems entitled "Combinatorial Methodologies for Sensor Materials."

好的，这是一份关于图书《Computational Methods for Sensor Material Selection》的详细图书简介，内容完全聚焦于该书不包含的主题，字数约为1500字。 --- 图书简介：聚焦于传统材料科学、传感器基础理论与非计算方法的视角书名：《Computational Methods for Sensor Material Selection》（注意：本简介描述的内容与该书的实际主题完全相反，详述了该书未涵盖的领域。）第一部分：传统无机与有机材料的宏观与微观结构分析本书（指《Computational Methods for Sensor Material Selection》）并未深入探讨材料选择过程中，对传感器功能材料进行传统、基于实验和经验的结构分析。读者将不会在书中找到关于晶体学、晶格缺陷控制或宏观热力学性质测量的详尽讨论。该书不涉及的领域包括： 1. 晶体生长与缺陷工程的实验范式：本书忽略了传统材料制备中的关键步骤，例如熔融法、溶液生长法或气相沉积法对最终材料性能的直接影响。具体而言，对薄膜应力、位错密度、晶界扩散机制等依赖于生长条件的物理化学过程，本书未予考虑。例如，对于金属氧化物（如ZnO, TiO2）传感器材料，如何通过控制氧气分压和温度梯度来优化晶粒尺寸和表面缺陷的实验技术，并不在此书的讨论范围之内。 2. 经典光谱学与衍射表征技术：读者无法从本书中获取关于如何利用X射线衍射（XRD）确定相纯度和晶格常数、如何通过扫描电子显微镜（SEM）和透射电子显微镜（TEM）观察材料微观形貌与界面结构、或如何使用傅里叶变换红外光谱（FTIR）和拉曼光谱分析化学键振动模式的实践指南。这些依赖于直接实验测量的表征手段，是本书聚焦于“计算方法”时所摒弃的传统路径。 3. 聚合物理与高分子材料的本构关系：在有机传感器材料方面，本书避开了对聚合物分子量分布、链缠结密度、玻璃化转变温度（Tg）的经典描述。例如，对于聚合物薄膜的机械稳定性或渗透性，本书不会采用基于自由体积理论或Flory-Huggins理论的解析模型来预测其性能。对聚电解质或导电聚合物（如PEDOT:PSS）的电化学聚合动力学过程，也完全不在其讨论范围之内。第二部分：传感器工作原理的纯物理模型与经典电路理论本书避开了对传感器信号采集、转换和处理的基础电路理论的深入探讨，以及建立在经典物理学基础上的传感机制描述。 1. 经典电化学传感器的法拉第过程与非稳态扩散：对于电化学传感器，本书不关注电极/电解质界面上的电荷转移动力学。例如，如何利用Butler-Volmer方程描述氧化还原反应的速率，或如何应用Fick定律（一维或三维）来计算分析物在溶液中的扩散电流响应，这些都是本书忽略的传统电化学工程内容。对于基于电位法的传感器，其Nernst方程的推导与适用性分析，也未被收录。 2. 场效应晶体管（FET）传感器的半导体物理基础：本书不包含关于MOSFET或JFET工作原理的细节。具体来说，对沟道电荷密度调制、阈值电压漂移、以及如何通过Schottky势垒高度变化来解释气体吸附引起的电学信号变化的经典半导体物理模型，均被排除在外。对载流子迁移率、散射机制（如声子散射、杂质散射）的传统分析方法，亦不属于本书内容。 3. 光学传感器与经典波动光学：对于基于折射率、吸收或散射的传感器，本书不涉及基于麦克斯韦方程组的经典电磁波理论在特定几何结构（如光纤、光栅）中的应用。例如，如何使用Snell定律、Fresnel方程来计算光在界面上的反射与透射，或利用薄膜干涉原理来设计光学薄膜，这些都是本书选择性忽略的经典光学设计方法。第三部分：传统材料筛选的经验主义与试错法本书完全回避了材料科学家在实际工作中普遍采用的、基于大量历史数据和经验积累的筛选策略。 1. 基于文献综述与专家经验的筛选：本书不提供一个系统的、基于历史文献和领域专家意见的“已知可行材料清单”或“优先研究方向”。它不指导读者如何通过阅读过去十年的核心期刊论文，快速锁定几种最有潜力的材料体系，而是力图用计算的严谨性来取代这种依赖于经验的捷径。 2. 成本、可制备性与环境影响的传统评估：在材料选择中，现实的工程考量包括原材料的成本、大规模生产的难易程度（如退火温度、薄膜均匀性控制难度）以及毒性与环境兼容性。本书不提供任何基于这些传统工程指标的评估框架或打分系统，它专注于材料性能本身（如灵敏度、选择性）的理论极限预测，而将实际的工程化挑战置于讨论之外。 3. 传统实验设计（DoE）方法：本书不包含如何设计因子实验、响应曲面法（RSM）来系统地优化材料配方或制备参数的统计学方法。这些依赖于多次物理实验迭代的统计工具，与本书侧重的“从第一性原理出发预测性能”的路径截然不同。总结：《Computational Methods for Sensor Material Selection》是一本完全侧重于理论计算、数值模拟和数据驱动模型在材料筛选中应用的专著。它刻意避开了材料科学与工程中所有依赖于直接实验测量、经典物理模型解析、宏观工程经验判断以及传统统计设计的知识体系。读者若期望从中学习如何操作光谱仪、如何分析Nernst斜率、如何优化聚合物分子量，或如何根据成本效益比筛选材料，将不会得到任何相关信息。本书的价值和关注点，在于其对纯粹计算预测方法的独特聚焦。