Capteurs de gaz muLtifonctions pour anti-pollution A base de Nitrure de Gallium pour application automobile – CLEANING

L'activité humaine et industrielle ne cesse d’augmenter frénétiquement le niveau de pollution, laquelle génère des effects néfastes sur la population, la végétation mais également les constructions. Les différentes politiques gouvernementales et les recommendations européennes ont permis de réduire certains polluants tels le dioxyde de soufre ou les oxydes de carbone, l’ozone, le sulfure d'hydrogène, l’ammoniac, les composés organiques volatils et les particules fines. Une réglementation plus stricte a été imposée par l’UE sur les émissions automobiles en Europe et dans d’autres pays. Afin de respecter cette réglementation et limiter l’émission de gaz polluants, il est nécessaire d’améliorer les performances des moteurs et des systèmes de dépollution.
Dans le cadre du projet CLEANING, nous proposons de réduire de manière drastique la pollution urbaine liée à l'automobile via la fabrication de micro-capteurs intégrés pour la détection simultanée des gaz d’échappement NH3 et NOx (NO, NO2, NH3). Ces capteurs seront directement implementés au niveau des pots d'échappement des véhicules afin de rétro-agir en temps réel sur les polluants émis.
Ces détecteurs devront être operationnels dans un environnement hostile incluant les hautes temperatures et les vibrations mécaniques. Après plusieurs dizaines d’années de recherche et de développement, le nitrure de gallium est à ce jour le matériau semiconducteur le plus mature pour satisfaire à l’ensemble de ces contraintes. Son caractère robuste et son inertie chimique ne sont plus à démontrer. Grâce à ses caractéristiques, il est possible de réaliser un composant de type HEMT (High Electron Mobility Transistor) sur nitrure de gallium dont la densité de porteurs est modulable par des variations infinitésimales du potentiel de surface. Dans le cadre de ce projet, ce potentiel de surface est modifié par l'adsorption de particules de gaz de manière à amplifier considérablement la sensibilité de détection du capteur. La sélectivité des gaz est obtenue via un traitement de surface spécifique et/ou par l’adjonction d’un métal catalyseur spécifique aux gaz à détecter. L'ajout d'un traitement numérique des mesures expérimentales permettra d'augmenter la sensibilite et la sélectivité de ces nez électroniques. Le nez électronique est définit par une matrice de capteurs, associée à un module de traitement numérique pour identifier et quantifier les composants d'une atmosphère gazeuse complexe. Ce nouveau dispositif de détection gazeuse constitue actuellement une alternative innovante répondant à l’ensemble des critères techniques imposés par les normes H2020 à un cout competitif par rapport aux dispositifs à base de céramiques utilisés actuellement. L'efficacité de ce nez pour la détection de chacun des gaz cités ci-dessus a été démontré expérimentalement à GTL en 2014 pour la détection de NO2 par rapport à celle de NO. Nos résultats préliminaires montrent une sensibilité inégalée au niveau mondial et permettent d’anticiper l’évolution future de la norme EURO7. La détection sélective de ces gaz en accord avec les besoins industriels en terme de sensibilité, de sélectivité et de fiabilité est l’aspect innovant de ce projet. La connaissance en temps réel de la concentration en NH3 ainsi que celle du rapport NO/NO2 permettra également un contrôle rigoureux de l’injection en NH3 dans le filtre à particules (partie SCR) et donc celui de la réduction catalytique qui devrait limiter la pollution en optimisant la consommation en carburant.
Le projet CLEANING a pour vocation l’élaboration d’un nez électronique fiable, robuste, à moindre coût et directement opérationnel dans son environnement réel qu’est le FAP d’un véhicule automobile. Le plan de recherche inclut des essais d'évaluation et d'optimisation en conditions réelles et des conditions de vieillissement accélérées. Le consortium est constitué de quatre partenaires expérimentés et complémentaires : Georgia-Tech CNRS-UMI, Peugeot PSA, IEMN-CNRS, et LN2-UMI.