Data Set Information:

将由14个温度调制的金属氧化物半导体（MOX）气体传感器组成的化学检测平台暴露于气体室中一氧化碳（CO）和潮湿合成空气的动态混合物中。
给出了传感器采集的时间序列以及气室内CO浓度、湿度和温度的测量值。

a） 化学检测平台：
化学检测平台由14个MOX气体传感器组成，这些传感器对不同的气体刺激产生随时间变化的多变量响应。
所使用的传感器由Figaro Engineering（TGS 3870-A04的7台）和FIS（SB-500-12的7台）商用。
传感器的工作温度由内置加热器控制，按照制造商的建议（0.9V为5s，0.2V为20s，0.9V为5s，0.2V为5s，0.2V为25s，…）在0.2-0.9V范围内以20和25s的周期调节电压。
在开始实验之前，传感器被预热一周。
MOX读出电路由带有1 MOhm负载电阻的分压器组成，在5V电压下供电。
使用安捷伦HP34970A/34901A DAQ以3.5 Hz的频率对传感器的输出电压进行采样，该DAQ配置为15位精度，输入阻抗大于10戈姆。

b） 动态混合气体发生器
通过管道系统和质量流量控制器（MFC），将CO和潮湿合成空气的动态混合物从气瓶中的高纯度气体输送至小型聚四氟乙烯（PTFE）试验箱（内部容积250 cm3）。
使用质量流量控制器（MFC）进行气体混合，该控制器控制三种不同的气流（CO、湿空气和干空气）。这些流是由高质量的加压泵输送的
气瓶中的气体。
所选MFC（EL-FLOW Select，Bronkhorst）干、湿气流的满标度流速为1000 mln/min，CO通道的满标度流速为3 mln/min。
CO瓶含有1600 ppm的CO，在含21±1%O2的合成空气中稀释。
生成的CO浓度的相对不确定度低于5.5%。
湿气流和干气流均来自纯度为99.995%和氧气含量为21±1%的合成空气瓶。
湿流的加湿基于使用玻璃起泡器（Drechsler瓶）的饱和方法。

c） 温度/湿度值
温度/湿度传感器（Sensirion提供的SHT75）提供试验箱内的参考湿度和温度值，每5 s的公差分别低于1.8%r.h.和0.5°C。
每次实验中，气室内的温度变化都低于3℃。

d） 实验方案：
每个实验包括100次测量：10个实验浓度均匀分布在0-20 ppm范围内，每个浓度重复10次。
每个复制品的相对湿度从15%和75%r.h.之间的均匀分布中随机选择。
在每次实验开始时，使用流速为240 mln/min的合成空气流清洁气室15 min。
之后，以240 mln/min的恒定流速随机释放气体混合物，每次释放15 min。
单个实验持续25小时（100个样本x 15分钟/样本），在17天的自然周期内，在13个工作日内重复进行。

Attribute Information:

The dataset is presented in 13 text files, where each file corresponds to a different measurement day. The filenames indicate the timestamp (yyyymmdd_HHMMSS) of the start of the measurements.
Each file includes the acquired time series, presented in 20 columns: Time (s), CO concentration (ppm), Humidity (%r.h.), Temperature (?oC), Flow rate (mL/min), Heater voltage (V), and the resistance of the 14 gas sensors: R1 (MOhm),R2 (MOhm),R3 (MOhm),R4 (MOhm),R5 (MOhm),R6 (MOhm),R7 (MOhm),R8 (MOhm),R9 (MOhm),R10 (MOhm),R11 (MOhm),R12 (MOhm),R13 (MOhm),R14 (MOhm)
Resistance values R1-R7 correspond to FIGARO TGS 3870 A-04 sensors, whereas R8-R14 correspond to FIS SB-500-12 units.
The time series are sampled at 3.5 Hz.

Relevant Papers:

The description of the experimental setup and chemical detection platform can be found in [1-2]. The dataset has been used also in [3].

[1] Burgu??s, Javier, Juan Manuel Jim??nez-Soto, and Santiago Marco. 'Estimation of the limit of detection in semiconductor gas sensors through linearized calibration models.' Analytica chimica acta 1013 (2018): 13-25.

[2] Burgu??s, Javier, and Santiago Marco. 'Multivariate estimation of the limit of detection by orthogonal partial least squares in temperature-modulated MOX sensors.' Analytica chimica acta 1019 (2018): 49-64.

[3] Fernandez, Luis, Jia Yan, Jordi Fonollosa, Javier Burgu??s, Agustin Gutierrez, and Santiago Marco. 'A practical method to estimate the resolving power of a chemical sensor array: application to feature selection.' Frontiers in chemistry 6 (2018).
references to papers that have cited this data set in the past (if any).

Citation Request:

The following citations are requested if you use the dataset:

Burgu??s, Javier, Juan Manuel Jim??nez-Soto, and Santiago Marco. 'Estimation of the limit of detection in semiconductor gas sensors through linearized calibration models.' Analytica chimica acta 1013 (2018): 13-25

Burgu??s, Javier, and Santiago Marco. 'Multivariate estimation of the limit of detection by orthogonal partial least squares in temperature-modulated MOX sensors.' Analytica chimica acta 1019 (2018): 49-64.

Javier Burgu??s (jburgues8 '@'ibecbarcelona.eu, jburgues8 '@'gmail.com)
Institute of Bioengineering of Catalonia (IBEC)
Baldiri Reixac 10-12
Barcelona, Spain