El analizador electrónico de olor nasal realiza el análisis cuantitativo y cualitativo de olores complejos simulando el mecanismo de percepción del Sistema olfativo humano. Los resultados de sus pruebas se ven afectados por muchos factores, a continuación se analizan los factores clave de influencia desde cuatro aspectos: características de la muestra, condiciones ambientales, rendimiento del equipo y procesamiento de datos:

I. preprocesamiento de muestras y efectos de matriz

1. eficiencia de la liberación de sustancias volátiles

Las muestras sólidas / semisólidas deben ser molidas, extraídas con disolvente o pretratadas con inyección en el espacio de cabeza, y la uniformidad del tamaño de las partículas afecta directamente el grado de exposición a la superficie. El control de temperatura de las muestras líquidas es crucial: las altas temperaturas aceleran la volatilización pero son propensas a la descomposición térmica, mientras que las bajas temperaturas prolongan el tiempo de equilibrio. Por ejemplo, en las pruebas de alimentos, los productos lácteos necesitan oscilar a una temperatura constante de 40 ° C para liberar completamente las sustancias aromáticas.

2. superposición de interferencia matricial

Los componentes no objetivo en sustratos complejos, como la sangre y el suelo, se absorben competitivamente en la superficie del sensor, produciendo un "efecto de enmascaramiento". El enriquecimiento selectivo de los objetivos con cabezas de fibra de microextracción en fase sólida (spme) puede reducir eficazmente el ruido de fondo. Los experimentos han demostrado que las muestras de sangre no purificadas pueden desviar la detección de sulfuros hasta ± 15%.

3. límites del rango dinámico de concentración

La mayoría de los sensores de óxido metálico tienen umbrales de saturación, y las muestras de alta concentración deben diluirse por gradiente para evitar respuestas no lineales. Se recomienda utilizar el método de calibración multipunto para establecer una curva estándar que cubra entre el 80% y el 120% del rango de concentración esperada del objeto a medir.

II. fluctuaciones de los parámetros ambientales

1. efectos de acoplamiento de temperatura y humedad

Por cada aumento de la temperatura ambiente de 1 ° c, la sensibilidad del sensor aumenta en aproximadamente un 2%; Cuando la humedad relativa es superior al 70%, las moléculas de agua ocupan sitios activos, lo que conduce a la atenuación de la señal. El laboratorio debe estar equipado con un sistema de temperatura y humedad constantes (t: 25 ± 1 ° c, rh: 50 ± 5%) e instalar un filtro de secado en la tubería de muestreo.

2. error de perturbación del flujo de aire

La estabilidad de la velocidad de flujo del gas portador afecta directamente la eficiencia de transmisión de la muestra, y los cambios repentinos en la presión del aire provocarán un ensanchamiento del pico. Utilice el controlador de flujo de masa (mfc) para controlar la fluctuación de la carga de gas dentro de ± 1% y mantener la presión negativa constante en la entrada de la muestra.

3. desafíos de compatibilidad electromagnética

Los inversores, motores y otros equipos existentes en el sitio industrial producirán pulsos electromagnéticos que interfieren con la adquisición de señales débiles de los sensores. La resistencia a tierra de la carcasa del equipo debe ser inferior a 4 omega, y el cable de señal adopta un par trenzado blindado y se aleja de la línea eléctrica Fuerte.

III. características de la matriz de sensores

1. problemas de sensibilidad cruzada

Los sensores únicos tienden a responder a una variedad de compuestos orgánicos volátiles (cov), y la relación de respuesta entre etanol y cetona en los sensores sto puede alcanzar 1: 0,7. A través del análisis de componentes principales (pca) para reducir la dimensión, se puede separar el espacio vectorial característico.

2. compensación de deriva de base

Los sensores muestran una tendencia de envejecimiento con el tiempo de uso, y la base de referencia inicial se desplaza alrededor del 2% al 5% mensual. La calibración a cero se realiza después de 30 minutos de calentamiento diario y la verificación de la envergadura se realiza regularmente con gas estándar, como la serie n - alkane estipulada en la norma iso.

3. optimización de la combinación de matrices

Combinación personalizada de sensores para diferentes escenarios de aplicación: el monitoreo ambiental se centra en la detección de amplio espectro de COV y la seguridad alimentaria fortalece el reconocimiento de compuestos que contienen azufre. La configuración típica contiene 6 - 10 sensores de óxido metálico / polímero con diferentes selectividad.

IV. limitaciones de los algoritmos de procesamiento de datos

1. capacidad de generalización del modelo de reconocimiento de patrones

El conjunto de entrenamiento del modelo de red neuronal debe cubrir la diversidad de escenas reales, y el Sobreajuste conducirá a una disminución de la tasa de reconocimiento de nuevas muestras. La verificación cruzada con el método de dejar uno garantiza que la precisión del modelo sea superior al 90% y la tasa de retiro sea superior al 85%.

2. configuración del umbral de filtrado de ruido

La señal original contiene ruido eléctrico de alta frecuencia y deriva de baja frecuencia, y el filtro de paso bajo Butterworth (frecuencia de corte 1hz) con suavización media móvil puede eliminar eficazmente el ruido. El filtrado excesivo perderá detalles de respuesta rápida.

3. retraso en la actualización de la base de datos

La Biblioteca de huellas dactilares de olor incorporada a la nariz electrónica comercial debe inyectarse regularmente con nuevos datos de muestra, y la antigua base de datos no tiene una tasa de identificación suficiente de nuevos contaminantes, como los productos de degradación microplástica. Se recomienda actualizar iterativamente la base de conocimientos trimestralmente.

La fiabilidad del sistema de nariz electrónica depende del control de calidad de todo el proceso: desde la estandarización del preprocesamiento de muestras hasta el monitoreo de parámetros ambientales, desde el mantenimiento de la matriz de sensores hasta la optimización continua del algoritmo. En la aplicación práctica, es necesario establecer un sistema de control de calidad, realizar regularmente la verificación del rendimiento del equipo (gpv) y mejorar continuamente la adaptabilidad del modelo a través del aprendizaje de transferencia.