Luận án Nghiên cứu chế tạo, phát triển hệ đa cảm biến khí sử dụng màng mỏng và dây nano SnO2

i 
LỜI CAM ĐOAN 
Tác giả xin cam đoan nội dung của luận án này là công trình nghiên cứu 
của riêng tác giả dưới sự hướng dẫn của PGS.TS. Nguyễn Văn Duy và TS. 
Matteo Tonezzer. Các số liệu và kết quả trong luận án này hoàn toàn trung thực 
và chưa được tác giả khác công bố. 
 Hà Nội, ngày thángnăm 2021 
TM. tập thể hướng dẫn 
PGS.TS. Nguyễn Văn Duy 
Tác giả 
Nguyễn Xuân Thái 
ii 
LỜI CẢM ƠN 
Luận án tiến sĩ này được hoàn thành tại Viện Đào tạo Quốc tế về Khoa học 
Vật liệu (ITIMS), Trường Đại học Bách khoa Hà Nội dưới sự hướng dẫn khoa 
học của PGS.TS. Nguyễn Văn Duy và TS. Matteo Tonezzer. Nghiên cứu sinh xin 
bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới các thầy về định hướng khoa học và phương pháp 
nghiên cứu. Dưới sự chỉ bảo tận tình cũng như sự quan tâm giúp đỡ và điều kiện 
mà các thầy dành cho học trò đã giúp học trò hoàn thành được luận án này. 
Nghiên cứu sinh xin được chân thành cảm ơn GS.TS. Nguyễn Đức Hòa, 
GS.TS. Hugo Nguyễn, GS.TS. Nguyễn Văn Hiếu đã chỉ dẫn về khoa học, giúp 
đỡ và góp ý để luận án được hoàn thiện. 
Nghiên cứu sinh xin chân thành cảm ơn các cán bộ thuộc Phòng thí 
nghiệm Nghiên cứu phát triển và Ứng dụng Cảm biến nano, các anh chị em 
nghiên cứu sinh, các bạn học viên cao học, đại học của nhóm đã nhiệt tình giúp 
đỡ, hỗ trợ, chia sẻ ý tưởng khoa học trong quá trình nghiên cứu sinh thực hiện 
luận án. 
Tôi xin chân thành cảm ơn Viện Đào tạo Quốc tế về Khoa học Vật liệu - 
ITIMS; Viện Đo lường Việt Nam; Phòng Đào tạo - Trường Đại học Bách khoa 
Hà Nội đã tạo điều kiện cho tôi được học tập, nghiên cứu và hoàn thành luận án 
này. 
Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới toàn thể gia đình, bạn bè 
và đồng nghiệp đã động viên, khích lệ tôi trong suốt thời gian học tập, nghiên 
cứu và thực hiện luận án. 
 Tác giả 
Nguyễn Xuân Thái 
iii 
MỤC LỤC 
LỜI CAM ĐOAN .................................................................................................. i 
LỜI CẢM ƠN ....................................................................................................... ii 
DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT ........................................ vii 
DANH MỤC BẢNG BIỂU ................................................................................. ix 
DANH MỤC HÌNH ẢNH .................................................................................... x 
GIỚI THIỆU CHUNG ......................................................................................... 1 
1. Lý do chọn đề tài .............................................................................................. 1 
2. Mục tiêu nghiên cứu ......................................................................................... 4 
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ................................................................... 4 
4. Phương pháp nghiên cứu ................................................................................. 5 
5. Ý nghĩa của đề tài nghiên cứu ......................................................................... 5 
6. Những đóng góp mới của đề tài ...................................................................... 6 
7. Cấu trúc của luận án ........................................................................................ 7 
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN ................................................................................ 9 
1.1. Cảm biến khí sử dụng vật liệu SMO ....................................................... 9 
1.1.1. Định nghĩa, phân loại, ứng dụng của biến khí .................................. 9 
1.1.2. Cơ chế nhạy khí ................................................................................. 9 
1.2. Sự phụ thuộc độ đáp ứng khí của cảm biến vào nhiệt độ hoạt động . 13 
1.3. Cảm biến khí sử dụng màng mỏng và dây nano ôxít kim loại bán dẫn
 ......................................................................................................................... 16 
1.3.1. Cảm biến khí sử dụng màng mỏng ôxít kim loại bán dẫn .............. 16 
1.3.2. Cảm biến khí sử dụng dây nano SnO2 ............................................ 19 
1.4. Đa cảm biến khí sử dụng ôxit kim loại bán dẫn .................................. 22 
iv 
1.4.1. Khái niệm, nguyên lý làm việc của hệ đa cảm biến ........................ 22 
1.4.2. Tổng quan tình hình nghiên cứu, ứng dụng hệ đa cảm biến ........... 26 
1.4.3. Thuật toán học máy ứng dụng cho hệ đa cảm biến ......................... 40 
1.5. Kết luận chương 1 ................................................................................... 45 
CHƯƠNG 2. THỰC NGHIỆM ........................................................................ 46 
2.1. Thiết kế đa cảm biến .............................................................................. 46 
2.1.1. Thiết kế chip điện cực đa cảm biến tích hợp 5 đơn cảm biến, có đảo 
tách nhiệt .............................................................................................................. 46 
2.1.2. Thiết kế chip điện cực đa cảm biến tích hợp 4 cảm biến dạng bậc 
thang ..................................................................................................................... 50 
2.2. Quy trình chế tạo các cấu trúc chip điện cực đa cảm biến ................. 51 
2.2.1. Phương pháp chế tạo và các dạng chip điện cực đa cảm biến ........ 51 
2.2.2. Quy trình chế tạo chip điện cực đa cảm biến sử dụng màng mỏng 
SnO2 làm vật liệu nhạy khí ................................................................................... 53 
2.2.3. Quy trình chế tạo chip điện cực đa cảm biến sử dụng dây nano SnO2 
làm vật liệu nhạy khí ............................................................................................ 54 
2.2.4. Quy trình chế tạo màng mỏng nano và dây nano SnO2 .................. 56 
2.3. Thiết kế, chế tạo hệ đo đa cảm biến ...................................................... 58 
2.3.1. Sơ đồ nguyên lý đo tín hiệu từ các đa cảm biến ............................. 58 
2.3.2. Chế tạo hệ đo tín hiệu đa cảm biến ................................................. 60 
2.4. Khảo sát tính chất nhạy khí của cảm biến ........................................... 63 
2.4.1. Phương pháp đo tĩnh ....................................................................... 63 
2.4.2. Phương pháp đo động ...................................................................... 64 
2.5. Phân tích số liệu hệ đa cảm biến ........................................................... 65 
2.5.1. Các bước thực hiện phương pháp PCA ........................................... 65 
2.5.2. Các bước thực hiện thuật toán máy véc-tơ hỗ trợ - SVM ............... 68 
v 
2.6. Kết luận chương 2 ................................................................................... 70 
CHƯƠNG 3. NGHIÊN CỨU, CHẾ TẠO ĐA CẢM BIẾN KHÍ SỬ DỤNG 
CÁC CẤU TRÚC NANO SnO2 ........................................................................ 71 
3.1. Giới thiệu ................................................................................................. 71 
3.2. Cảm biến khí sử dụng màng mỏng, đa lớp .......................................... 72 
3.2.1. Cảm biến màng mỏng SnO2 ............................................................ 72 
3.2.2. Cảm biến màng mỏng đa lớp SnO2 biến tính Pt, Ag ...................... 77 
3.2.3. Cơ chế nhạy khí của các cảm biến màng mỏng, đa lớp .................. 90 
3.3. Chế tạo đa cảm biến khí sử dụng các cấu trúc nano SnO2 ................. 93 
3.3.1. Kết quả khảo sát các hình thái, cấu trúc vật liệu trên đa cảm biến 
màng mỏng và dây nano SnO2 ............................................................................. 93 
3.3.2. Kiểm tra phân bố nhiệt độ thực tế trên các đa cảm biến ................. 96 
3.3.3. Khảo sát tính chất nhạy khí của các hệ đa cảm biến ....................... 99 
3.4. Kết luận chương 3 ................................................................................. 108 
CHƯƠNG 4. PHÁT TRIỂN, ỨNG DỤNG HỆ ĐA CẢM BIẾN TRONG 
VIỆC NHẬN DẠNG NHIỀU LOẠI KHÍ KHÁC NHAU SỬ DỤNG THUẬT 
TOÁN HỌC MÁY ............................................................................................ 110 
4.1. Giới thiệu ............................................................................................... 110 
4.2. Tiêu chí đánh giá chất lượng mô hình phân loại, hồi quy ................ 111 
4.3. Phân loại các khí khác nhau sử dụng phương pháp PCA ................ 112 
4.3.1. Đặc trưng bộ dữ liệu của hệ đa cảm biến màng mỏng SnO2 ........ 112 
4.3.2. Đặc trưng bộ dữ liệu của hệ đa cảm biến dây nano SnO2 ............. 114 
4.3.3. Giảm số chiều dữ liệu sử dụng phương pháp PCA ....................... 119 
4.3.4. Kết quả phân loại khí sử dụng phương pháp PCA ........................ 122 
4.4. Phân loại, tiên lượng nồng độ của các khí khác nhau sử dụng thuật 
toán SVM ...................................................................................................... 128 
vi 
4.4.1. Kết quả phân loại, tiên lượng nồng độ các khí của đa cảm biến 
SnO2/Pt sử dụng thuật toán SVM ....................................................................... 128 
4.4.2. Kết quả phân loại, tiên lượng nồng độ các khí của đa cảm biến 
SnO2/Ag sử dụng thuật toán SVM ..................................................................... 130 
4.4.3. Kết quả phân loại, tiên lượng nồng độ các khí của đa cảm biến 
SnO2/Pt và SnO2/Ag sử dụng thuật toán SVM .................................................. 131 
4.5. Kết luận chương 4 ................................................................................. 133 
KẾT LUẬN CHUNG VÀ KIẾN NGHỊ CỦA LUẬN ÁN ............................ 135 
DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN ................... 137 
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................... 138 
vii 
DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT 
TT 
Kí hiệu, 
viết tắt 
Tên tiếng Anh Nghĩa tiếng Việt 
1 ANN Aritifical Neural Network Mạng nơ-ron nhân tạo 
2 AI Artifical Intelligent Trí tuệ nhân tạo 
3 ADC Analog to Digital Converter Bộ chuyển đổi tương tự-số 
4 CMOS 
Complementary Metal-Oxide-
Semiconductor 
Ôxít kim loại ban dẫn bù 
5 CP Conducting Polimer Polimer dẫn 
6 CVD Chemical Vapour Deposition Lắng đọng hóa học pha hơi 
7 DAC Digital to Analog Converter Bộ chuyển đổi số-tương tự 
8 DC Direct Current Dòng điện một chiều 
9 EDS 
Energy-dispersive X-ray 
spectroscopy 
Phổ tán sắc năng lượng tia X 
10 EN Electronic Nose Mũi điện tử 
11 FET Field-Effect Transistor Transistor hiệu ứng trường 
12 GC Gas Chromatograph Sắc kế khí 
13 IoT Internet of Thing Internet vạn vật kết nối 
14 ITO Indium Tin Oxide Ôxít thiếc In-đi 
15 I2C Inter-Integrated Circuit Mạch tích hợp nội 
16 k-NN k-Nearest Neighbours k hàng xóm gần nhất 
17 LDA Linear Discriminat Analysis Phân tích sự khác biệt 
18 LPG Liquefied Petroleum Gas Khí dầu mỏ hóa lỏng 
19 MAPE Mean Absolute Percentage Error Sai số tương đối trung bình 
20 MFC Mass Flow Controller Bộ điều khiển lưu lượng khí 
21 ML Machine Learning Học máy 
22 MEMS Micro-Electro-Mechanical Systems Hệ vi cơ điện tử 
23 NWs Nanowires Các dây nano 
24 PCA Principle Component Analysis Phân tích thành phần chính 
viii 
25 PCB Printed Circuit Board Bo mạch in 
26 PET PolyEthylene Terephthalate Nhựa dẻo 
27 QCM Quarzt-Crystal Microbalance Vi cân tinh thể thạch anh 
28 RBF Radial Basis Function 
Hàm cơ sở xuyên tâm – hàm 
Gauss 
29 Ra - 
Điện trở cảm biến đo trong 
không khí 
30 Rg - 
Điện trở cảm biến đo trong 
khí phân tích 
31 rGO Reduced Graphene Oxide Ôxit Graphene 
32 SAW Surface Accoustic Wave Sóng âm bề mặt 
33 SEM Scanning Electron Microscope Kính hiển vi điện tử quét 
34 SMO Simiconductor Metal Oxide Oxít kim loại bán dẫn 
35 SPI Serial Peripheral Interface Giao thức ngoại vi nối tiếp 
36 SVM Support Vector Machine Máy véc tơ hỗ trợ 
37 SWCNT Single-Wall Carbon Nano Tube Ống các-bon đơn tường 
38 TEM Transition Electron Microscope 
Kính hiển vi điện tử truyền 
qua 
39 HRTEM 
High Resolution Transition 
Electron Microscope 
Kính hiển vi điện tử truyền 
qua, độ phân giải cao 
40 Va - 
Điện áp cảm biến trong môi 
trường không khí 
41 Vg - 
Điện áp cảm biến trong môi 
trường khí phân tích 
42 VLS Vapour Liquid Solid Hơi-lỏng-rắn 
43 VOC Volatile Organic Compound Hợp chất hữu cơ dễ bay hơi 
44 XRD X-ray Diffraction Nhiễu xạ tia X 
45 0D Zero-Dimension Không chiều chiều 
46 1D One-Dimension Một chiều 
47 2D Two-Dimension Hai chiều 
ix 
DANH MỤC BẢNG BIỂU 
Bảng 1.1. Tổng hợp các hệ đa cảm biến thương mại điển hình ..................................... 25 
Bảng 1.2. Bảng tổng hợp các cấu trúc phổ biến của hệ đa cảm biến ............................ 38 
Bảng 2.1. Các điều kiện thay đổi trong quá trình thiết đa cảm biến ............................. 48 
Bảng 2.2. Các hằng số đầu vào trong quá trình chạy mô phỏng ................................... 48 
Bảng 2.3. Thông số phún xạ màng mỏng SnO2 và các lớp biến tính Pt, Ag. ................. 57 
Bảng 3.1. Tổng hợp độ đáp ứng của cảm biến SnO2 dày 150 nm với khí NH3 và H2. ... 77 
Bảng 3.2. Thời gian đáp ứng, hồi phục của các cảm biến SnO2/Ag. ............................. 89 
Bảng 3.3. Các khí được khảo sát với đa cảm biến màng mỏng SnO2. ........................... 99 
Bảng 3.4. Các khí được khảo sát với đa cảm biến màng dây nano SnO2. ................... 100 
Bảng 3.5. Bảng tổng hợp độ đáp ứng của đa cảm biến màng mỏng SnO2 với 6 khí đo.
 ...................................................................................................................................... 102 
Bảng 3.6. Bảng tổng hợp độ đáp ứng của hệ đa cảm biến dây nano SnO2 với 6 khí đo.
 ...................................................................................................................................... 105 
Bảng 4.1. Bảng giá trị nồng độ của các khí được đo sử dụng hệ đa cảm biến dây nano 
SnO2/Pt và SnO2/Ag. ..................................................................................................... 115 
x 
DANH MỤC HÌNH ẢNH 
Hình 1.1. Hình mô tả: (a) sự tồn tại ôxy ở các trạng thái khác nhau theo nhiệt độ làm 
việc [29]; (b) hiện tượng uốn cong vùng năng lượng [31] ............................................ 11 
Hình 1.2. Cơ chế nhạy hóa và nhạy điện tử của SnO2/Pd [37]. .................................... 12 
Hình 1.3. Hình biểu diễn: (a) sự phụ thuộc độ đáp ứng khí của cảm biến với nhiệt độ 
làm việc [41]; (b) Kết quả mô phỏng mật độ cân bằng của O2 hấp phụ trên bề mặt SnO2 
theo nhiệt độ [44] ........................................................................................................... 14 
Hình 1.4. (a) Kết quả tính toán theo lý thuyết sự phụ thuộc độ đáp ứng của cảm biến 
SnO2 với 500 ppm khí CO [46]; (b) Sự phụ thuộc của độ đáp ứng với các khí khác nhau 
theo nhiệt độ của cảm biến SnO2 [47]. ............................ ... ction of Volatile Organic 
Compounds by Self-assembled Monolayer Coated Sensor Array with 
Concentration-independent Fingerprints” Sci. Rep., vol. 6, no. April, pp. 1–
12, 2016. 
[70] D. J. Strike, M. G. H. Meijerink, and M. Koudelka-Hep “Electronic noses - A 
145 
mini-review” Fresenius. J. Anal. Chem., vol. 364, no. 6, pp. 499–505, 1999. 
[71] A. D. Wilson and M. Baietto “Applications and Advances in Electronic-Nose 
Technologies” pp. 5099–5148, 2009. 
[72] “Alpha-mos/FOX2000, 4000, 6000 electronic nose.” https://www.alpha-
mos.com/. 
[73] “CYRANO.” https://www.sbir.gov/sbc/cyrano-sciences-inc. 
[74] “AIRSENSE Analytics/Pen3 electronic nose.” https://airsense.com/en. 
[75] “KAMINA electronic nose.” www.kit.edu. 
[76] “Nordic Sensors / Smart nose-300 electronic nose.” 
https://www.nordicsensors.com/ 
[77] “Dräger / MSI 150 Pro 2i electronic nose.” 
https://www.draeger.com/en_uk/Products/MSI-Variox-2. 
[78] “VentiPro 5 electronic nose.”https://www.indsci.com/products/gas-
detectors/ventis-pro/ventis-pro-series-monitor/. 
[79] Z. Al Barakeh, P. Breuil, N. Redon, C. Pijolat, N. Locoge, and J. P. Viricelle 
“Development of a normalized multi-sensors system for low cost on-line 
atmospheric pollution detection” Sensors Actuators, B Chem., vol. 241, pp. 
1235–1243, 2017. 
[80] H. Liu, Q. Li, B. Yan, L. Zhang, and Y. Gu “Bionic electronic nose based on 
mos sensors array and machine learning algorithms used for wine properties 
detection” Sensors (Switzerland), vol. 19, no. 1, 2019. 
[81] C. Gonzalez Viejo, S. Fuentes, A. Godbole, B. Widdicombe, and R. R. 
Unnithan “Development of a low-cost e-nose to assess aroma profiles: An 
artificial intelligence application to assess beer quality” Sensors Actuators, B 
Chem., vol. 308, no. January, p. 127688, 2020. 
[82] J. S. Lewis, Z. Barani, A. S. Magana, and F. Kargar “MEMS sensor array 
based electronic nose for breath analysis ─ a simulation study” J. Breath 
Res., pp. 0–31, 2019. 
[83] M. H. S. Abadi, M. N. Hamidon, A. H. Shaari, N. Abdullah, and R. Wagiran 
“SnO2/Pt thin film laser ablated gas sensor array” Sensors, vol. 11, no. 8, pp. 
7724–7735, 2011. 
146 
[84] G. Sberveglieri, I. Concina, E. Comini, M. Falasconi, M. Ferroni, and V. 
Sberveglieri “Synthesis and integration of tin oxide nanowires into an 
electronic nose” Vacuum, vol. 86, no. 5, pp. 532–535, 2012. 
[85] H. G. Moon, Y.Jung, S.Han, Y.Shim“Chemiresistive Electronic Nose toward 
Detection of Biomarkers in Exhaled Breath” ACS Appl. Mater. Interfaces, 
vol. 8, no. 32, pp. 20969–20976, 2016. 
[86] S. Bai Y.Tian, M.Cui, J.Sun, Y.Tian, R.Luo “Polyaniline@SnO2 
heterojunction loading on flexible PET thin film for detection of NH3 at room 
temperature” Sensors Actuators, B Chem., vol. 226, pp. 540–547, 2016. 
[87] D. Zhang, Z. Wu, and X. Zong “Flexible and highly sensitive H2S gas sensor 
based on in-situ polymerized SnO2/rGO/PANI ternary nanocomposite with 
application in halitosis diagnosis” Sensors Actuators, B Chem., vol. 289, no. 
February, pp. 32–41, 2019. 
[88] A.Loutfi, S.Coradeschi, G.Mani, P.Shankar, and J.Rayappan “Electronic 
noses for food quality: A review” J. Food Eng., vol. 144, pp. 103–111, 2015. 
[89] Y. Jiang, N. Tang, C. Zhou, Z. Han, H. Qu, and X. Duan “A chemiresistive 
sensor array from conductive polymer nanowires fabricated by nanoscale soft 
lithography” Nanoscale, vol. 10, no. 44, pp. 20578–20586, 2018. 
[90] V. Schroeder, , Ethan D. Evans, You-Chi Mason Wu, Constantin-Christian A. 
Voll “Chemiresistive Sensor Array and Machine Learning Classification of 
Food” ACS Sensors, vol. 4, no. 8. pp. 2101–2108, 2019. 
[91] J.Chen, Z.Chen, D.Liu, Z.He “Constructing an E-Nose Using Metal-Ion-
Induced Assembly of Graphene Oxide for Diagnosis of Lung Cancer via 
Exhaled Breath” ACS Appl. Mater. Interfaces, vol. 12, no. 15. pp. 17713–
1724, 2020. 
[92] M.Tonezzer, D.T.T.Le, S.Iannotta, and N.V.Hieu “Selective discrimination of 
hazardous gases using one single metal oxide resistive sensor” Sensors 
Actuators, B Chem., vol. 277, pp. 121–128, 2018. 
[93] Y. Wang, M. M. Tong, D. Zhang, and Z. Gao “Improving the performance of 
catalytic combustion type methane gas sensors using nanostructure elements 
doped with rare earth cocatalysts” Sensors, vol. 11, no. 1, pp. 19–31, 2011. 
147 
[94] A. P. Lee and B. J. Reedy “Temperature modulation in semiconductor gas 
sensing” Sensors Actuators, B Chem., vol. 60, no. 1, pp. 35–42, 1999. 
[95] X. Huang, J. Liu, Z. Pi, and Z. Yu “Detecting Pesticide Residue by Using 
Modulating Temperature Over a Single SnO2 - Based Gas Sensor,” Sensors, 
vol. 3, no. 1,pp. 361–370, 2003. 
[96] V. V Sysoev, J. Goschnick, T. Schneider, E. Strelcov, and A. Kolmakov “A 
gradient microarray electronic nose based on percolating SnO2 nanowire 
sensing elements,” Nano Lett., vol. 7, no. 10, pp. 3182–3188, Oct. 2007. 
[97] V.V.Sysoev, A.Kolmakov, E.Strelcov, M.Sommer, I. Kiselev “Single-
nanobelt electronic nose: Engineering and tests of the simplest analytical 
element” ACS Nano, vol. 4, no. 8, pp. 4487–4494, 2010. 
[98] N. Illyaskutty, J. Knoblauch, M. Schwotzer, H. Kohler “Thermally modulated 
multi sensor arrays of SnO2/additive/electrode combinations for enhanced 
gas identification” Sensors Actuators, B Chem., vol. 217, pp. 2–12, 2015. 
[99] G. Zeng, C.Wu, Y.Chang, C.Zhou, B.Chen, M.Zhang “Detection and 
Discrimination of Volatile Organic Compounds using a Single Film Bulk 
Acoustic Wave Resonator with Temperature Modulation as a Multiparameter 
Virtual Sensor Array” ACS Sensors, vol. 4, no. 6, pp. 1524–1533, 2019. 
[100] L. Capelli, S. Sironi, and R. Del Rosso “Electronic Noses for Environmental 
Monitoring Applications” Sensors, vol. 14, no. 11, pp. 19979–20007, 2014. 
[101] B. Liu, X. Wu, K. W. L. Kam, W. F. Cheung, and B. Zheng “Cuprous Oxide 
Based Chemiresistive Electronic Nose for Discrimination of Volatile Organic 
Compounds” ACS Sensors, vol. 4, no. 11. pp. 3051–3055, 2019. 
[102] A. D. Wilson “Review of Electronic-nose Technologies and Algorithms to 
Detect Hazardous Chemicals in the Environment” Procedia Technol., vol. 1, 
pp. 453–463, 2012. 
[103] M. Ghasemi-Varnamkhasti, M. Tohidi, P. Mishra, and Z. Izadi “Temperature 
modulation of electronic nose combined with multi-class support vector 
machine classification for identifying export caraway cultivars” Postharvest 
Biol. Technol., vol. 138, no. November 2017, pp. 134–139, 2018. 
[104] A. T. Güntner, V. Koren, K. Chikkadi, M. Righettoni, and S. E. Pratsinis “E-
148 
Nose Sensing of Low-ppb Formaldehyde in Gas Mixtures at High Relative 
Humidity for Breath Screening of Lung Cancer?” ACS Sensors, vol. 1, no. 5, 
pp. 528–535, 2016. 
[105] T. Wasilewski, D. Migoń, J. Gębicki, and W. Kamysz “Critical review of 
electronic nose and tongue instruments prospects in pharmaceutical analysis” 
Anal. Chim. Acta, vol. 1077, pp. 14–29, 2019. 
[106] A. Kononov, A. Gubal, A.Barchuk “Online breath analysis using metal oxide 
semiconductor sensors (electronic nose) for diagnosis of lung cancer” J. 
Breath Res., vol. 14, no. 1, 2020. 
[107] H. G. Moon, Y.Jung, C.Kim, C.Kang “All villi-like metal oxide 
nanostructures-based chemiresistive electronic nose for an exhaled breath 
analyzer” Sensors Actuators, B Chem., vol. 257, pp. 295–302, 2018. 
[108] C. Severini, I. Ricci, M. Marone, A. Derossi, and T. De Pilli “Changes in the 
aromatic profile of espresso coffee as a function of the grinding grade and 
extraction time: A study by the electronic nose system” J. Agric. Food Chem., 
vol. 63, no. 8, pp. 2321–2327, 2015. 
[109] R. Beghi, S. Buratti, V. Giovenzana, S. Benedetti, and R. Guidetti “Electronic 
nose and visible-near infrared spectroscopy in fruit and vegetable 
monitoring” Rev. Anal. Chem., vol. 36, no. 4, pp. 1–24, 2017. 
[110] D. Li, T. Lei, S. Zhang, X. Shao, and C. Xie “A novel headspace integrated 
E-nose and its application in discrimination of Chinese medical herbs” 
Sensors Actuators, B Chem., vol. 221, pp. 556–563, 2015. 
[111] S. J. Kim, S. J. Choi, J. S. Jang, H. J. Cho, and I. D. Kim “Innovative 
Nanosensor for Disease Diagnosis” Acc. Chem. Res., vol. 50, no. 7, pp. 
1587–1596, 2017. 
[112] H. Amal, M.Lija, K.Funka, R.Skapars “Detection of precancerous gastric 
lesions and gastric cancer through exhaled breath” National Library of 
Medicine, vol. 65, no. 3, pp. 400–407, Mar. 2016. 
[113] M. K. Nakhleh, D.Johnson, H. Haick, H. Amal“Diagnosis and Classification 
of 17 Diseases from 1404 Subjects via Pattern Analysis of Exhaled 
Molecules” ACS Nano, vol. 11, no. 1, pp. 112–125, Jan. 2017. 
149 
[114] J. Chen, Z.Chen, F. Boussaid, D.Zhang, X.Pan, H.Zhao “Ultra-Low-Power 
Smart Electronic Nose System Based on Three-Dimensional Tin Oxide 
Nanotube Arrays” ACS Nano, vol. 12, no. 6, pp. 6079–6088, 2018. 
[115] L. Dentoni, L. Capelli, S. Sironi, R. Del Rosso, S. Zanetti, M. Della Torre 
“Development of an electronic nose for environmental odour monitoring” 
Sensors (Switzerland), vol. 12, no. 11, pp. 14363–14381, 2012. 
[116] A. H. Gómez, J. Wang, G. Hu, and A. G. Pereira “Electronic nose technique 
potential monitoring mandarin maturity” Sensors Actuators B Chem., vol. 
113, no. 1, pp. 347–353, Jan. 2006. 
[117] X.-Y. Tian, Q. Cai, and Y.-M. Zhang “Rapid Classification of Hairtail Fish 
and Pork Freshness Using an Electronic Nose Based on the PCA Method” 
Sensors, vol. 12, no. 1, pp. 260–277, Dec. 2011. 
[118] N.X.Thai. N.V.Duy, N.D.Hoa, N.V.Hieu, M.Tonezzer, Hugo Nguyen 
“Prototype edge-grown nanowire sensor array for the real-time monitoring 
and classification of multiple gases” J. Sci. Adv. Mater. Devices, 2020. 
[119] A. T. Güntner, V. Koren, K. Chikkadi, M. Righettoni, and S. E. Pratsinis “E-
Nose Sensing of Low-ppb Formaldehyde in Gas Mixtures at High Relative 
Humidity for Breath Screening of Lung Cancer?” ACS Sensors, vol. 1, no. 5. 
pp. 528–535, 2016. 
[120] Y. Hu, H. Lee, S. Kim, and M. Yun “A highly selective chemical sensor array 
based on nanowire/nanostructure for gas identification” Sensors Actuators, B 
Chem., vol. 181, no. 2, pp. 424–431, 2013. 
[121] H. M. Fahad, H. Shiraki, M.Amani, C.Zhang, V.S.Hebbar “Room temperature 
multiplexed gas sensing using chemical-sensitive 3.5-nm-thin silicon 
transistors” Sci. Adv., vol. 3, no. 3, p. e1602557, 2017. 
[122] L. I. Smith, “A tutorial on Principal Components Analysis Introduction” Dep. 
Comput. Sci. Univ. Otago, vol. 51, p. 52, 2002. 
[123] H. Singh, V.B.Raj, J.Kumar, A.T.Nimal, V.Gupta “Metal oxide SAW E-nose 
employing PCA and ANN for the identification of binary mixture of DMMP 
and methanol” Sensors Actuators, B Chem., vol. 200, pp. 147–156, 2014. 
[124] M. Ezhilan, N. Nesakumar, K. J. Babu, C. S. Srinandan, and J. B. B. 
150 
Rayappan “Freshness Assessment of Broccoli using Electronic Nose” Meas. 
J. Int. Meas. Confed., vol. 145, pp. 735–743, 2019. 
[125] M. Tonezzer “Selective gas sensor based on one single SnO2 nanowire” 
Sensors Actuators, B Chem., vol. 288, no. February, pp. 53–59, 2019. 
[126] J. Miao, T. Zhang, Y. Wang, and G. Li “Optimal Sensor Selection for 
Classifying a Set of Ginsengs Using Metal-Oxide Sensors” Sensors, vol. 15, 
no. 7, pp. 16027–16039, Jul. 2015. 
[127] D. D. Trung, N. V. Toan, P. V. Tong, N. V. Duy, N. D. Hoa, N. V. Hieu 
“Synthesis of single-crystal SnO2 nanowires for NOx gas sensors 
application” Ceramics International, vol. 38, no. 8. pp. 6557–6563, 2012. 
[128] D. T. T. Le, N. V. Duy, N. D. Hoa, N. V. Hieu “Density-controllable growth 
of SnO2 nanowire junction-bridging across electrode for low-temperature 
NO2 gas detection” J. Mater. Sci., vol. 48, no. 20, pp. 7253–7259, 2013. 
[129] J.Palacín, D.Martínez, E.Clotet, T.Pallejà “Application of an array of metal-
oxide semiconductor gas sensors in an assistant personal robot for early gas 
leak detection” Sensors (Switzerland), vol. 19, no. 9, pp. 1–16, 2019. 
[130] J. Thorson, A. Collier-Oxandale, and M. Hannigan “Using A Low-Cost 
Sensor Array and Machine Mixtures and Identify Likely Sources” Sensors, 
vol. 19, p. 3723, 2019. 
[131] Z. Zihan and Z. Zhanfeng “Campus bullying detection based on motion 
recognition and speech emotion recognition” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1314, 
no. 1, 2019. 
[132] S. Baumann “A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern 
Recognition” Scand. J. Med. Sci. Sport., vol. 28, no. 3, pp. 1056–1063, 2018. 
[133] S. M. Scott, D. James, and Z. Ali “Data analysis for electronic nose systems” 
Microchim. Acta, vol. 156, no. 3–4, pp. 183–207, 2006. 
[134] D. Zhao, H. Liu, Y. Zheng, Y. He, D. Lu, and C. Lyu “A reliable method for 
colorectal cancer prediction based on feature selection and support vector 
machine” Med. Biol. Eng. Comput., vol. 57, no. 4, pp. 901–912, 2019. 
[135] Y. Shen “Highly sensitive hydrogen sensors based on SnO2 nanomaterials 
with different morphologies” Int. J. Hydrogen Energy, vol. 40, no. 45, pp. 
151 
15773–15779, 2015. 
[136] M. Abadi, M. Hamidon, A. Shaari, N. Abdullah “SnO2/Pt thin film laser 
ablated gas sensor array” Sensors, vol. 11, no. 8, pp. 7724–7735, 2011. 
[137] J. Melorose, R. Perroy, and S. Careas “An Overview of Metal Oxide 
Semiconducting Sensors in Electronic Nose Applications” Statew. Agric. L. 
Use Baseline 2015, vol. 1, no. May 2012, pp. 506–515, 2015. 
[138] N. V. Toan N. V. Duy, N. D. Hoa, C. M. Hung, N. V.Hieu “Scalable 
fabrication of SnO2 thin films sensitized with CuO islands for enhanced H2S 
gas sensing performance” Appl. Surf. Sci., vol. 324, pp. 280–285, 2015. 
[139] N. V.Toan N. V.Duy, N. D.Hoa, C. M. Hung, N. V. Hieu “Fabrication of 
highly sensitive and selective H2 gas sensor based on SnO2 thin film sensitized 
with microsized Pd islands,” J. Hazard. Mater., vol. 301, pp. 433–442, 2016. 
[140] T. M. Ngoc, N. Van Duy, N. Duc Hoa, C. Manh Hung, H. Nguyen, and N. 
Van Hieu “Effective design and fabrication of low-power-consumption self-
heated SnO2 nanowire sensors for reducing gases” Sensors Actuators, B 
Chem., vol. 295, no. September 2018, pp. 144–152, 2019. 
[141] T. M. Ngoc, N. V.Duy, N. D.Hoa, C. M.Hung, N. V.Hieu “Self-heated Ag-
decorated SnO2 nanowires with low power consumption used as a predictive 
virtual multisensor for H2S-selective sensing” Anal. Chim. Acta, vol. 1069, 
pp. 108–116, 2019. 
[142] D. Karakaya, O. Ulucan, and M. Turkan “Electronic Nose and Its 
Applications: A Survey,” Int. J. Autom. Comput., vol. 17, no. 2, pp. 179–209, 
Apr. 2020. 
[143] L. N. Khả Nhi “Đánh giá mô hình phân loại sử dụng thuật toán học máy”: 
https://rstudio-pubs-
tatic.s3.amazonaws.com/347941_f533909a39c4429dbedc463b92158af7.html. 
[144] “Mean Absolute Percent Error (MAPE) - An introduction.” 
https://www.rocscience.com/help/rocdata/rocdata/Curve_Fitting_for_Generali
zed_Hoek-Brown.htm%0A. 
[145] “Scikit-learn library for machine learning,” https://scikit-learn.org/stable/