溅射二氧化锡薄膜用于选择性检测变压器油释放的氢气

《Sensors and Actuators A: Physical》：Sputtered SnO 2 Film Employed to Selectively Detect Hydrogen Released from Transformer Oil

　　

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  采用RF磁控溅射技术制备了均匀的SnO₂传感薄膜。
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  研制出一种MEMS氢传感器，其计算得到的检测限为5.8 ppb。
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  展示了变压器油中的氢气检测，用于状态监测。

引言

油浸式配电变压器在长期的电、热和机械应力作用下，可能出现过热、局部放电和电弧故障[1]。因此，对变压器进行状态监测和早期故障预警对于提高电网可靠性具有重要意义[2]。在故障发展过程中，变压器油的热和电老化会产生产生气体，包括氢气（H₂）、甲烷（CH₄）、乙烷（C₂H₆）、乙烯（C₂H₄）和乙炔（C₂H₂），而一氧化碳（CO）和二氧化碳（CO₂）则主要与纤维素绝缘的老化有关。这些气体的组成和浓度变化可以有效反映内部故障的类型和严重程度[3]。氢气是变压器故障诊断中最重要的一种特征气体，基于其浓度和生成率可以有效评估配电变压器的运行状态[4]、[5]、[6]。与其他气体相比，氢气在变压器油中的溶解度相对较低，并逐渐从油相扩散到气相。因此，监测从变压器油中释放的氢气提供了一种可行的方法，用于变压器故障的早期预警和在线状态评估。

然而，传统的基于气相色谱的在线监测系统存在结构复杂、体积大、成本高以及对安装和维护条件要求严格等问题[7]，难以大规模部署到广泛分布的配电变压器上。在这种情况下，许多变压器仍然依赖定期的人工巡检。这种情况凸显了对紧凑型、经济实惠且易于部署的技术用于连续变压器气体监测的需求。在现有的气体传感技术中，基于金属氧化物半导体的氢传感器由于其高灵敏度、快速响应和简单结构而引起了广泛关注[8]。诸如SnO₂、ZnO和WO₃等金属氧化物半导体由于其优异的气体吸附能力和可调的表面反应特性，已被广泛用于氢气检测。最近的研究表明，通过材料改性和异质结构工程，可以进一步提高金属氧化物半导体传感器的传感性能。例如，Ag掺杂的ZnO纳米复合材料和ZnO/MXene复合材料通过成分和界面工程表现出增强的氢传感性能[9]、[10]。尽管取得了这些进展，但大多数已报道的研究主要集中在气相传感环境中，而实际的变压器监测需要在复杂的与油相关的条件下可靠地检测H₂。因此，在油中实现低检测限、高选择性和可靠运行仍然是一个关键挑战。此外，结合MEMS技术和磁控溅射工艺，此类传感器可以低成本地批量制造，功耗低，非常适合在配电变压器中大规模部署。

基于上述考虑，本文提出了一种MEMS氢传感器，通过RF磁控溅射沉积SnO₂薄膜。通过优化关键工艺参数，实现了一种低功耗、高灵敏度和高选择性的传感器。此外，通过实验证明了在变压器油中进行氢气检测的可行性，为实际的在线监测提供了一种有前景的方法。

章节摘要

基于SnO₂薄膜的MEMS传感器制备

本文使用的MEMS气体传感器如图1(a)所示。该器件的总体尺寸为2.5 mm × 3.2 mm × 1 mm，中心位置集成了一块HHC1000微热板（1 mm × 1 mm × 0.5 mm）。该微热板采用悬空膜结构以实现高效的热隔离，使传感器能够在约1.5 V的低驱动电压下达到工作温度。加热器和叉指电极均采用Pt制成。加热器具有

SnO₂薄膜的RF磁控溅射参数优化

金属氧化物薄膜的微观结构和气体传感性能受溅射条件的影响很大。本文系统地优化了RF磁控溅射中的关键参数，包括靶材与衬底之间的距离、溅射时间、反应气体流量比、真空度、溅射功率和旋转速度。详细的优化过程和相应的气体传感响应结果提供在补充材料中（表S1和图S2-S7）。基于

结论

在本工作中，通过RF磁控溅射工艺制备了一种基于SnO₂薄膜的MEMS传感器，并开发出了一种用于选择性检测从变压器油中释放的氢气的传感器。得出的重要结论总结如下：

• (1)
  系统地优化了在MEMS衬底上溅射SnO₂薄膜的最佳参数。氢气敏感层表现出致密的形貌和四方金红石SnO₂结构。
• (2)
  所制备的基于SnO₂薄膜的MEMS传感器表现出优异的H₂

未引用的参考文献

[17]

CRediT作者贡献声明

李承慧：验证、调查。沈旭：撰写——审阅和编辑、资源。杨爱军：撰写——审阅和编辑、项目管理、经费获取、概念化。王金熠：验证、调查。王小花：监督、资源。荣明哲：可视化、验证。袁欢：撰写——审阅和编辑、验证。李佳阳：验证、软件、调查。丁若琛：撰写——初稿、方法、调查、形式分析、数据

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的会可能影响本文所报告工作的竞争性经济利益或个人关系。

致谢

本工作得到智能电网——国家科技重大专项（2026ZD0813800）、西安市科学技术协会青年人才支持计划（编号0959202513030）、国家自然科学基金（编号52677033）、电气绝缘与电力设备国家重点实验室（编号EIPE23111、编号EIPE23408和编号EIPE23314）以及西安交通大学仪器分析中心的资助。

储吉峰于2016年获得中国西南交通大学电气工程学士学位，于2021年获得中国西安交通大学电气工程博士学位。他目前是中国西安交通大学的副教授。他的研究兴趣包括用于电力设备监测和诊断的气体传感器和人工智能技术。

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