如何将二氧化碳传感器设计到用于物联网（IoT）的智能设备

要确保室内空气质量高，首先要了解空气中的物质，以便您可以识别污染源，然后对付这些污染源或相应地消除它们。智能建筑的空气质量传感器系统利用了人工智能（AI）等最新技术，为用户提供了维持健康空气所需的知识。通常监视的参数包括温度，湿度和一氧化碳（CO），二氧化碳（CO2），细颗粒物（PM 2.5）和粗颗粒物（PM 10）的水平，例如灰分和花粉，以及挥发性有机化合物（VOC）例如一些常见的建筑和清洁产品所排放的污染物（图1）。

监视室内空气中有毒化合物（例如CO）的峰值的重要性很明显，但是在较高浓度下，甚至CO2都可能是危险的。如果建筑物的通风不良，乘员仅进行呼吸就会耗尽室内空气中的氧气，并将CO2的浓度增加到不健康的水平。燃烧（例如，通过煤气炉或烟囱的燃烧）也会增加室内CO2的浓度。暴露于甚至超出空气中正常浓度的中等水平的CO2会引起头痛，嗜睡和恶心。高水平的接触可能会危及生命。

除室内空气质量监测仪外，CO2传感器还用于医疗仪器中以监测肺功能以及在工业过程监测仪中使用。根据MarketWatch的数据，到2024年，
CO2传感器市场的复合年增长率将达到10％，当年的总价值为9.1亿美元，高于2019年的5.8亿美元。最近引入的CO2传感器包括基于光声光谱（PAS）和非分散红外（NDIR）技术的产品。

图1：带有环境传感器的智能家居的框图。图片：村田）

PAS和NDIR基础

光声光谱学基于光声效应：当材料受到光脉冲照射时，它会发出与光频率匹配的声波。PAS可检测压力变化时样品中的周期性温度波动。该技术可进行测量，而不管样品的形状如何，从而使灵敏度随光源的强度而增加。

随着高灵敏麦克风的发展以及电子技术的其他进步，研究人员在PAS技术（用于测量气体样品，主要是CO2）的测量方面取得了巨大进步。。当样品吸收调制的红外光束时，入射光会产生热量。吸收电磁辐射的气态分子被激发向更高的电子量子态。通常，这种量子态的减少是通过荧光或碰撞发生的。碰撞引起的能量转移导致温度升高。以声频调制辐射源会导致温度周期性变化，从而导致周期性的压力变化，可以将其视为声音信号。因此，可以使用灵敏的麦克风来检测气相中的这种影响。直接测量吸收（与浓度成比例）。这意味着PAS极其精确，并且可以在一个测量室中同时监控所有气体。

非色散红外（NDIR）传感器是用于测量CO2的最常见类型。在NDIR中，红外灯将光波通过装有空气样本的管子引导到IR光检测器前面的滤光器。检测器测量通过滤光器的光量。灯产生的4.2微米红外辐射带非常接近CO2的4.26微米吸收带。

物联网设备的基于PAS的检测器

正在将用于CO2检测的传感器设计到用于物联网（IoT）的智能设备中。借助基于光声光谱的新型XENSIV PAS210，英飞凌旨在用小尺寸的设备代替笨重的昂贵设备，以便更快地集成到IoT室内空气质量设备中，例如空气净化器，恒温器，气象站和个人助理（图2）。与市场上的其他传感器相比，XENSIV PAS210节省了约75％的电路板空间。新型传感器可以在诸如智能家居中的受控通风和楼宇自动化等应用中实施。

图2：XENSIV PAS210大大减少了电路板空间需求。图片：英飞凌）

XENSIV PAS210实现了灵敏的MEMS麦克风用于检测，微控制器处理了输出，从而为I²C，UART或PWM串行接口提供了ppm浓度读数和编码。CO2传感器覆盖0 ppm至10,000 ppm的范围，精度为±30 ppm或读数的±3％。表面贴装设计使IoT平台中使用的产品显着小型化。英飞凌表示，基于该公司广泛的PAS相关技术产品组合，该产品将为能够监测其他气体的传感器铺平道路。

编辑：hfy