偵測環境中VOC濃度的感測元件有光離子偵測器(photo-ionization detector, PID)、電流式感測器(aerometric sensors)、金屬氧化半導體式感測器(Metal Oxide Semiconductor, MOS)及電子鼻與感測器陣列(electronic noses and sensors arrays)，各種VOCs感測器的使用原理與特性如下所述。

光離子偵測器使用高能光子，通常在紫外光(UV)範圍內。使用紫外光激發分子會導致氣體分子游離。光子的能量通常在10 eV的範圍內，因此只有具有低游離能的氣體（例如：有機蒸氣）才能被游離。本質上，PID感測器不具選擇性，因為它們以小於或等於紫外燈輸出的游離能使所有東西游離。電流式感測器由測量電極和輔助電極以及附加的參考電極組成。待測量的氣態物質通過感測器的薄膜擴散到測量電極，發生直接電子轉移，產生內部電流，量測到的內部電流值與氣體濃度成比例，符合電化學反應的能斯特定律。大多數電流型感測器需要在潮濕的環境下才能正常工作。實際上，某些電解質可能會因濕度過低而損壞，從而導致測量結果出現偏差。固態材料的感測器並非如此依賴於環境濕度(Kim et al., 2021)。

MOS感測器其構造是由金屬氧化物、半導體及加熱器組成。而金屬氧化物附著在半導體表面上當作氣體感測材料，氣體氧化物總類大多是使用SnO₂、ZnO₂、TiO₂、WO₃ (Wang et al., 2010)。原理是利用在一定溫度下，待測氣體的吸附作用改變半導體的導電率，其變化率與氣體成分、濃度相關。透過檢測電阻的變化，就能量測到待測氣體的濃度。此類型感測元件因為有較低成本與微型化的優勢，又能透過微機電系統(Micro Electro Mechanical Systems, MEMS)製程大量生產，因此常用來使用在VOC的感測器監測中。基本原理在乾淨空氣環境的情況下，氧氣容易與附著於半導體上的金屬氧化物反應，形成帶一個自由電子的氧離子附著於金屬氧化物表面（圖1-1(a)），其反應式如下:

此反應會使這些被吸附的金屬氧化物表面形成一個電荷區域，導致電子的轉移使表面形成一個電子空乏層，而電子能否導電的依據就是要能跨越這個空乏層，而當半導體氧化物在環境中有還原性氣體（氣體污染物）出現時，被吸附的氧離子會與還原性氣體反應而被消耗脫離半導體的金屬氧化物表面，而反應後電子釋放回金屬氧化物表面（如圖1-1(b)），此過程會使能障降低，故電阻降低時電流更容易通過，此現象可作為半導體氣體感測器的訊號與濃度量測參數(Mirzaei et al., 2016)。它們對各種濃度的氣體都有反應，但是，感測器提供的訊號雜訊比規範通常不是很清楚，而且它們都沒有解決混合物問題的方法，通常只提供等效氣體濃度(equivalent gas concentration)對其他氣體的交叉敏感度(cross sensitivity)。溫度和濕度也是訊號的重要干擾因素，必須對其進行精確的控制或測量，以便可以隔離它們並對其影響進行模式化。

圖1-1、金屬氧化物在薄膜表面化學反應 (a)一般狀態(b)接觸有機污染氣體
(Mirzaei et al., 2016)

另一類測量設備由電子鼻(e-noses)和感測器陣列(sensor arrays)組成，這些設備包含幾個不同類型的簡單感測器。他們使用數學模式識別演算法來比較和識別氣態樣品。在這些不同演算法中，智能模式識別軟體於神經網路中最普遍。感測器陣列通常是「electronic noses」或「e-noses」設備的一部分。這個名稱源自它們的工作是檢測氣味。感測器陣列中的每個元素都會對多種不同的化學物質或化學種類進行反應。不需要每個元素都有選擇性，因為感測器陣列已包含盡可能的化學多樣性。這種多樣性使電子鼻能夠對最大可能範圍的分析物作出反應。在感測器陣列上使用指紋方法，電子鼻能夠對分析物進行分類和識別(Spinelle et al., 2017)。由於電子鼻系統中的許多系統都有另一個主要的目標應用且價格昂貴，因此電子鼻系統不能輕易地用於精確地定量苯的測量。

每種技術都有其優點和缺點，這取決於氣體分子的性質和環境的特性。MOS感測器通常在高溫下操作，對外部濕度和氣體（例如：CO₂）具有高度的敏感性。PID的缺點為選擇性低、成本高和電子機構複雜。電化學感測器的主要問題為老化和零點漂移。壓電感測器顯示有很大的測量雜訊，並且對濕度和溫度敏感性高。表1.1- 1總結了不同氣體感測技術的優點與缺點(Kim et al., 2021; Khan et al., 2020)。

表1.1- 1、不同氣體感測器技術的優點與缺點(Khan et al., 2020)

目前台灣布建的空氣感測器多數都有增設金屬氧化半導體式(MOS)VOC感測器，但輸出的原廠測值都明顯高估且精密性差有約30%的感測器需經篩選汰除。本研究利用2個空品測站的非甲烷碳氫化合物(Non-methane hydrocarbons, NMHC)的測值比對設置超過10個月以上多台Sensirion SGP30 MOS VOC感測器的原始數據，發現其測值均嚴重高估，經LR及MLR校正後，數據品質已大幅改善，且以MLR最佳，其校正後MNB與MNE分別在±27%與42%內（如圖1-2）。在>100ppbv區間經MLR校正後顯示，小時平均VOC測值的MNB與MNE分別在±19%與27%內（如表1-2），符合熱點識別與污染鑑識和個人暴露監測(MNE ＜ 30 %)應用等級。此研究也以光化測站物種測值比對及校正感測器的有害空氣污染物(Hazardous Air Pollutants, HAPs)，包括例如苯、甲苯、乙苯和二甲苯(BTEX)等，如校正後感測器的苯測值MNB及MNE可分別大幅降低至±14%與20%內（如圖1-3）。未來可用BETX物種間的比值做來源特徵，分辨監測區域屬工業或移動污染貢獻推估使用(Hong et al., 2023)。

圖1-2、不同空品測站上VOC感測器測值經原廠、線性與多變數校正比較結果

表1-2、VOC感測器在不同NMHC濃度範圍，利用不同的校正方法所得的誤差量化指標結果

圖1-3、MOS感測器測值轉換BTEX後做污染事件分析應用結果

由此研究證實，環境變數如溫度、相對濕度與一氧化碳濃度會顯著影響 MOS感測器對VOC濃度的偵測準確性，並且CO的交互干擾是造成VOC測值正偏差的主因。因此，為確保MOS感測器在多變環境中的穩定性與準確性，必須進行動態且持續的校正，這對未來環境物聯網的空氣品質監測應用至關重要(Hong et al., 2023; Bulemo et al., 2025)。

參考文獻

1. Kim, S., Sung, H., Kim, S., Je, M., & Kim, J. H. (2021, May). ML-Based Humidity and Temperature Calibration System for Heterogeneous MOx Sensor Array in ppm-Level BTEX Monitoring. In 2021 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS) (pp. 1-5). IEEE.
2. Mirzaei, A., Leonardi, S. G., & Neri, G. (2016). Detection of hazardous volatile organic compounds (VOCs) by metal oxide nanostructures-based gas sensors: A review. Ceramics international, 42(14), 15119-15141.
3. Spinelle L; Gerboles M; Villani M; Aleixandre M; Bonavitacola F. Field calibration of a cluster of low-cost commercially available sensors for air quality monitoring. Part B: NO, CO and CO2. Sensor Actuat. B-Chem 238; 2016. p.706-715. JRC102555
4. Khan, Md Ashfaque Hossain, et al. "Nanowire-based sensor array for detection of cross-sensitive gases using PCA and machine learning algorithms." IEEE Sensors Journal 20.11 (2020): 6020-6028.
5. Hong, Gung-Hwa, et al. "Long-term field calibration of low-cost metal oxide VOC sensor: Meteorological and interference gas effects." Atmospheric Environment 310 (2023): 119955.
6. Bulemo, Peresi Majura, et al. "Selectivity in Chemiresistive Gas Sensors: Strategies and Challenges." Chemical Reviews (2025).