Recenti rapporti dell’Organizzazione Mondiale della Sanità mostrano che l’inquinamento atmosferico è la causa diretta o indiretta di serie patologie per decine di milioni di persone, ogni anno, in tutto il mondo. Al fine di fornire un’indicazione del grado di pericolosità dell’inquinamento atmosferico, sono stati introdotti diversi indici di qualità dell’aria (QA), con recenti studi che sollecitano a estendere l’insieme di sostanze inquinanti utilizzate dalle attuali definizioni (particolato, CO, NO2, SO2), per includere composti organici volatili pericolosi (VOC), come gli idrocarburi policiclici aromatici (IPA), associati a gravi effetti cancerogeni e mutageni.
Tradizionalmente, il monitoraggio QA è basato su stazioni di misurazione di grandi dimensioni ma negli ultimi anni, la rilevanza del problema sta stimolando lo sviluppo di dispositivi più compatti e a basso costo per una maggiore diffusione del monitoraggio QA sia in ambienti esterni che interni.
Il Laboratorio di Dispositivi a Semiconduttore (LDS) del Dipartimento di Ingegneria, storicamente dedicato allo sviluppo di dispositivi e sensori integrati su piattaforma in silicio, ha recentemente avviato un programma di ricerca con l’obiettivo di sviluppare una piattaforma innovativa di rilevamento gas, focalizzando il lavoro sulle seguenti caratteristiche:
- Massima flessibilità e scalabilità: adottando microsistemi integrati da punti singoli a reti di sensori;
- Estrema miniaturizzazione: applicabile a sistemi portatili/indossabili, veicoli e piccoli robot;
- Capacità di rilevamento: espansione dell’insieme di sostanze inquinanti e copertura delle sostanze più dannose che si trovano comunemente in case, uffici, fabbriche e aree urbane esterne;
- Affidabilità: in termini di selettività e robustezza alla deriva del sensore.
La strategia che sarà messa in atto in collaborazione con altri gruppi di ricerca per raggiungere tali obiettivi è basata su quattro linee:
- Sensori innovativi basati su semiconduttori nanostrutturati
- Circuiti integrati dedicati per lettura e interfacciamento sensori
- Integrazione monolitica per soluzioni più compatte e leggere
- Moduli basati su Machine Learning per la fusione di dati da diversi sensori
In questo progetto, l’attività del Laboratorio di Dispositivi a Semiconduttore è prevalentemente incentrata su sviluppo di sensori basati su semiconduttori nanostrutturati colloidali e sono già stati dimostrati sia rivelatori ottici di incendio, sia sensori chemoresistivi sensibili ad alcuni VOC.
In figura è mostrato schematicamente un possibile microsistema che adotta diversi livelli di integrazione. Questo comprende un circuito integrato CMOS che realizza funzioni di front-end analogico, condizionamento e conversione A/D, alloggiato su un circuito insieme a un’unità Micro Controller commerciale che consente comunicazioni sia cablate che wireless con sistemi esterni (server, o terminale come PC, smartphone).
I sensori di gas saranno fabbricati su substrati separati o sullo stesso PCB, quando consentito dalla compatibilità, mentre la sfida principale consiste nell’integrazione monolitica di sensori su circuito integrato. I sensori sviluppati in questo progetto saranno basati su materiali nanostrutturati. L’approccio di rilevamento sarà basato sia su misure ottiche (misure di assorbimento) che di trasduzione elettrica (effetto chemo-resistivo), al fine di combinare la selettività del primo con la sensibilità e la semplicità del secondo. Il rilevamento ottico sfrutterà i fotorivelatori selettivi in lunghezza d’onda che operano nell’intervallo spettrale del vicino (NIR) e medio infrarosso (MIR) e saranno fabbricati prevalentemente con nanomateriali colloidali.
La rilevazione elettrica si basa su risultati ottenuti recentemente che hanno dimostrato per questi materiali un’ampia sensibilità all’esposizione a diversi composti volatili, anche a temperatura ambiente. Le prestazioni della piattaforma saranno ottimizzate per mezzo di tecniche di machine learning per sfruttare le informazioni provenienti da diversi sensori (Sensor Fusion) allo scopo di migliorare la selettività e minimizzare il fenomeno del drift.
I test della piattaforma saranno realizzati sia con misure di laboratorio che con campagne sul campo in ambienti selezionati, come interni di auto, uffici e strade.
