Approches hybrides alliant connaissances physiques et Intelligence Artificielle pour améliorer la sélectivité des micro-capteurs en tenant compte des phénomènes de vieillissement
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Auteur / Autrice : | Ndricim Ndricimferko |
Direction : | Mohand Djeziri |
Type : | Projet de thèse |
Discipline(s) : | Sciences pour l'ingénieur : spécialité Micro et Nanoélectronique |
Date : | Inscription en doctorat le 14/10/2022 |
Etablissement(s) : | Aix-Marseille |
Ecole(s) doctorale(s) : | École Doctorale Sciences pour l'ingénieur : Mécanique, Physique, Micro et Nanoélectronique (Marseille) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : IM2NP - Institut Matériaux Microélectronique Nanosciences de Provence |
Mots clés
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Résumé
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Ce projet de doctorat vise à développer des solutions logicielles pour améliorer la sélectivité de ces micro-capteurs en mettant l'accent sur la technologie MOX-Sensor comme étude de cas, afin de pouvoir discriminer les gaz dans un mélange en tenant compte également des interférents les plus fréquents. (flux d'eau, CO2, ). L'influence du vieillissement du capteur sur sa sensibilité, sa sélectivité et la répétabilité des mesures sera également modélisée et intégrée au logiciel.