基于环境气味监管的电子鼻的研究发展外文翻译资料

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基于环境气味监管的电子鼻的研究发展

Licinia Dentoni ,Laura Capelli ,Selena Sironi ,Renato Del Rosso ,Sonia Zanetti ,Matteo Della Torre

摘要：全面的气味影响评估，应该包括气味对公民的直接影响。要达到这一目的，就需要一台能够实时监控空气质量，检测气味并识别来源的机器。本文讨论了为了评估新电子鼻的性能而进行的实验室和现场测试，该电子鼻专门用于检测环境气味。实验室检测证明，该仪器能够区分不同的待测物质，并估算出相关指标（R2）为0.99，误差在15％以下的气味浓度。最后，在现场进行的实验监测试验，使我们能够验证这种电子鼻连续检测环境空气中的气味的有效性，证明其对不同大气条件的稳定性及其检测气味峰值的能力。

关键词：气味检测; 气味浓度; 分类; 现场监管; 湿度调节

1引言

近年来，人与环境保护部门日益关注与工业活动中气味和气味物质排放有关的问题^[1,2]。因此，已经进行了若干研究，以便制定监测空气质量和评估滋扰气味的具体方法^[3]。

如今，用于测量气味和气味物质的技术得到巩固发展，并广泛用于定量排放源的气味排放^[4]。这些技术一方面包括仪器检测（间接方法），即使用诸如气相色谱与质谱联用（GC-MS）的分析技术，其允许鉴定和定量发出气味的化合物。这种方法有一个缺点是，当处理复杂的气味时，有时难以将气味混合物的化学成分与混合物对人类引起的气味感觉联系起来^[5,6]。气味混合的作用通常被报道的非常复杂，其会产生：（i）平均^[7]，（ii）次加成（低于总和或平均）^[8,9]，（iii）掩蔽^[10]和（iv）协同效应^[11,12]。另一方面，运用直接的方法，即使用人类鼻子作为传感器的感官技术。因此通过直接参照其对合格检验员小组的影响来描述气味,被越来越多地作为气味影响评估目的。其中，动态嗅觉测定是最常见的。动态嗅觉测定法是一种感官技术，可以测定所谓的气味浓度，通过确定达到检测阈值所需的稀释因子并以每立方米（ou E / m 3）的气味单位表示来测量结果。检测阈值下的气味浓度为1欧E / m 3，以检测阈值的倍数表示样品的气味浓度。这项技术最近已通过了欧洲标准EN 13725标准2003 ^[13]，这有助于克服由于不同主体之间的人类嗅觉的变化的部分问题，使得嗅觉测量结果更可靠和可重复^[14,15] 。然而，使用嗅觉测量法的缺陷是仅在强度或浓度方面量化气味，却不提供任何有关气味质量的信息^[16]。

然而，除了源特征外，详尽的气味影响评估还应评价气味对公民的直接影响。受体的气味测量在远离源会处于非常低的浓度，这就涉及到几个技术难题，用于量化或鉴定环境空气中的气味的技术没有被明确用于源特征的定义和巩固 ^[17]。

受体的气味影响评估应包括气味的存在,例如,感知气味的时间频率或超过给定的气味浓度。此外,如果有更多的工业活动,就需要查明气味滋扰的原因^[18]。为此，需要能够连续监测环境空气质量的仪器，该仪器会检测气味的存在，并通过将分析的空气归因于特定的排放源来识别它们的来源^[19]。

电子鼻便可应用于此。如果经过适当训练，电子鼻可以检测环境空气中的气味，评测气味浓度，并将感觉到的气味归因于特定的气味来源^[20]。在过去十年中，米兰政治研究所与Sacmi sc和Progress Srl进行了合作，旨在研究开发持续监测环境气味而开发的特定电子鼻。

自从有了第一台主要用于实验室使用的仪器（EOS 835）^[21]，在过去几年中，实验室实现了电子鼻的创新（EOS 507）^[22]，目的是确保在可变气象和稀释的气味的条件下，在现场发挥更好的性能 ^[23]。

本文讨论了为了评估这种新仪器的性能而进行的实验室和现场测试。实验室的性能评估特别关注对区分和正确分类不同的特定气味化合物(选择为典型环境气味排放的纯物质)和估计其气味浓度的能力的核实。

通过在意大利北部的一个农村进行现场监测试验，进一步验证了电子鼻子的性能，那里有三个散发气味的植物，是用来确定主要的烦恼来源。在监控过程中，四个EOS507电子鼻与“老”EOS 835电子鼻子一起使用，以便比较仪器性能，从而验证新EOS 507中引入的创新和改进是有效的。

2最先进的艺术

关于使用电子鼻监测环境空气中不同气味的研究的第一批研究之一是misselbrook等人进行的^[24]。在他们的研究中，作者比较了两种不同装置的Odourmapper（由UMIST开发）和Aromascan（Aromascan plc，Crewe，UK）在气味定量中的可靠性。两种仪器对具有不同气味浓度的不同样品的传感器响应具有相同的趋势，但实验数据响应的差异不令人满意（分别为62％和59％）。Stuetz 等人发现气味浓度和传感器响应之间更好的相关性^[6]。Micone和Guy ^[25]通过使用电子鼻来分析气味浓度为50至150欧E / m ³的气味样品，获得了良好的测试结果。然而，当气味浓度增加时，仪器准确性变差。

要考虑的另一个重要因素是环境条件对传感器响应的影响。事实上，以前报告的结果是在实验室测试中获得的，即在具有几乎恒定和受控条件的封闭环境中。由于天气条件的变化，特别是由于大气温度和湿度的变化，在室外使用电子鼻更具挑战性^[26]。因此，为了产生可靠的结果，电子鼻必须最小化或补偿这些变化的影响。近年来，为了开发一种用于该领域的电子鼻，进行了几项研究。Nicolas 等人^[27]开发了一种在室外使用的仪器，经过适当的培训，使用它来检测和分类具有不同气味排放的设施附近的气味，如废水处理厂，堆肥厂，油漆房和糖厂。测试证明仪器能够区分不同的嗅觉等级，但这种能力受大气条件和传感器响应随时间的变化的影响。在另一项研究中，同一作者^[28]证实了电子鼻子区分堆肥厂不同气味的能力。在接下来的几年里，Sironi 等^[29]进行了测试，以验证使用他们开发的电子鼻子对气味的空气环境进行分类的可能性。在进行4天的监测试验后，将其结果与居民的气味报告进行比较，获得72％的相似度。Sironi 等人在2007^[30]年进行了另一个监测，是评估必须从传感器响应曲线中提取哪些特征，以优化电子鼻进行的气味分类与居民气味投诉之间的相关性。在这项研究中，分析空气中的湿度含量变化是电子鼻进行环境空气监测的关键因素。

Sohn 等人^[20]还研究了特征提取对气味分类的影响。本研究还显示，当分类考虑的嗅觉类别数量减少时，分类的准确性增加。

针对影响分类准确性的因素，Romain 等人^[31]研究了传感器漂移的影响。报告显示分类精度随着时间的推移而下降，从测试开始时为98％，四年后仅为20％。为了避免这种精度的降低的情况，作者建议在监测期间重复训练电子鼻。

Capelli 等人^[22]提出了另一种解决问题的方法。有人开发了一个内部校准系统的电子鼻子，允许每天评估传感器漂移，并用适当的算法进行补偿。此外，电子鼻配备有特定的湿度调节器，允许仪器在可变气象条件下在现场使用。

3材料与方法

3.1雇用电子号码

本研究使用了两种不同类型的仪器，即“较旧的”EOS 835和新的EOS507。EOS 835 ^[21,32]（图1）是首次设计用于实验室使用的电子鼻，它代表了开发用于连续监测环境气味的新型特定电子鼻的起点，即EOS 507（图2）。两种电子鼻配备有六个MOS传感器，通过改变其对特定参考条件的阻力来响应分析空气中有害化合物的存在^[33]。目前，在大多数商业电子鼻（包括EOS 835）中，参考条件是通过助熔中性空气（即，例如通过活性炭或其它中性空气产生装置过滤获得的清洁的无味空气）获得的。对参考的电阻变化产生响应曲线，从中可以提取重要特征以进行进一步的数值拟合和分类。

电子鼻EOS 835具有两个空气入口：第一个连接到具有活性炭和硅胶的过滤器，用于实现参考“中性空气”，而第二个（“样品空气”管线）连接到阀调节样品空气流指向传感器室。在“清洁”或参考阶段，“中性空气”流过传感器。在测量期间，入口切换到样品空气，分析的混合物的组成发生变化，传感器电阻相应地变化，从而产生每个传感器的响应曲线。

图1：电子鼻 EOS 835

图2：电子鼻EOS 507

培训阶段需要分析合适的气味样本，这些样本应代表在随后的监测期间电子鼻子需要识别的气味。收集用于监测的气味源后，应通过动态嗅觉测定法分析样品以确定气味浓度，最后在合适的浓度范围内稀释，以前的研究表明稀释范围为100至200欧E / m 3 [ 34 ]。在电子鼻子训练的嗅觉类别中，还应包括“中性空气”（即无味的空气）。

在监控期间，电子鼻EOS 835在15分钟（3分钟分析 12分钟清洁）中连续分析空气三分钟。在监测期结束后，必须处理收集的数据，以便从传感器响应曲线中提取显着的特征（例如，曲线特定点的传感器电阻与参考条件之间的差异，或由参考条件对应的面积响应曲线）用于气味识别。

为了优化样本空气分类，必须执行特征选择，以选择到所考虑的嗅觉类别的最佳区分的特征^[30]。该操作使用多变量数据分析技术（如交叉验证和PCA）进行^[35]。一旦选择了特征，仪器就会使用KNN算法对未知测量进行分类^[36]。

电子鼻EOS507在其前身EOS 835和其他当前可用的电子鼻相的基础上有了一些创新。其其引入的主要的创新技术，可以尽量减少大气条件和传感器漂移对现场测量的影响。

首先，仪器配备了一个将样品空气湿度调整到一个固定值的系统，根据测得的外部环境空气湿度进行计算，以优化仪器调节能力。

仪器有两个入口用于环境空气。如图3所示，第一入口（I1）连接到用于实现“中立空气”（中性空气发生器-NAG）的系统，即不会导致传感器电阻变化的空气。这种中性气流被吸入湿度调节器（HR）中，由湿度调节器调节中性空气的湿度，以使被熔化到传感器室中的最终混合物的湿度达到固定值。

图3： EOS 507气流方案

该值在测量期间是恒定的，但可能会因外部条件（即外部环境湿度）而发生变化，以保持湿度调节器处于最佳工作范围。中性空气流(i1)的湿度调节足以保证所需的最终湿度值，具有不直接改变样品空气（i2）的湿度含量的优点，从而避免干扰其组成的风险。

第二个重要的创新是不用中性空气的作为参考标准，而是使用一种称为“标准”的已知和不变浓度的特定物质。这具有产生更稳定的参考基准的优点，因为在使用中性空气作为参考的情况下，“标准”流中的少量杂质不会产生相当大的传感器电阻振荡。

相对于其前体EOS 835或其他类似仪器而言，使用与中性空气不同的“标准”，大大改变了该电子鼻的功能原理。实际上，它的功能是基于“标准”的定期分析，即固定浓度的参考物质，其被用作系统的周期性重新校准：传感器响应被归一化为“标准”，从而随着时间流逝补偿传感器。“标准”阶段也具有与其他电子鼻子中的清洁阶段相似的功能，事实上，它将传感器响应带回到基准线，以代表对“标准”的响应。为了防止传感器中毒，并且在重复性方面优化电子鼻的性能，“标准”阶段应相当频繁地进行。实际上，标准阶段每天进行一次，每次持续时间约为2小时。

鉴于新的EOS 507的不同功能原理，传感器响应的特征提取操作也不同。在这种情况下，响应处理对每个涉及的传感器仅提取一个特征，定义为“Eos Unit”（EU），其通过在测量期间相对于“标准”（参考）阶段归一化传感器电阻来计算。参考在以前的培训阶段获取的数据库（培训措施），系统执行未知措施的识别。与EOS 835类似，必须分析中性空气样本和要识别的气味，以进行电子鼻子训练。

EOS 507的另一个创新方面在于计算一个所谓的“阈值”，这个阈值是根据与中性空气措施相关的欧盟计算出来的，低于该阈值的分类不会发生。换句话说，当分析未知样本时，如果所得到的EU高于“阈值”，则使用KNN算法进行分类^[36]。否则，样品被直接分类为“中性空气”。最后，EOS 507具有用于仪器训练的样品的自动稀释的内部系统。这允许以不同的稀释比稀释原始样品，从而获得原始样品的10％至100％的浓度范围。这就不需要手动稀释，并能制备更多不同浓度的样品（袋）用来进行分析。在监测阶段，对空气进行连续分析，并每秒记录一次数据。

3.2实验室测试

3.2.1目标

实验室测试的目的是验证新仪器( EOS 507)是否有能力分辨纯化合物气味样本，并选择工业排放的气味为实验对象。初步测试已在进行中，以评估量化气味的可能性。

3.2.2化合物测试

待测化合物选自在环境气味排放中可找到的典型化合物,从而考虑包括不同官能团的化合物。所用的化合物是柠檬烯，乙醇和二甲基硫醚。待分析的混合物由液体化合物制备，将液体插入取样袋中，然后用中性空气填充袋子。然后将获得的样品储存在固定的温度和湿度下，以保证测量重复性，最后通过动

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