L'analyseur d'odeur nasale électronique permet une analyse quantitative et qualitative d'odeurs complexes en simulant les mécanismes de perception du système olfactif humain. Les résultats de ses tests sont influencés par des facteurs Multi - chaînons, comme suit: analyse des facteurs d'influence clés des caractéristiques de l'échantillon, des conditions environnementales, des performances de l'équipement et du traitement des données:

I. traitement pré - échantillon et effet de matrice

1. Efficacité de libération des substances volatiles

Les échantillons à l'état solide / semi - solide doivent être prétraités par broyage, extraction par solvant ou admission d'air de tête, et l'uniformité de la taille des particules affecte directement le degré d'exposition de la surface. Le contrôle de la température des échantillons liquides est essentiel – les températures élevées accélèrent la volatilisation mais provoquent facilement la décomposition thermique, et les températures basses prolongent le temps d’équilibre. Par exemple, dans la détection des aliments, les produits laitiers doivent osciller à une température constante de 40 ° C pour libérer suffisamment de substances aromatiques.

2. Superposition d'interférence de matrice

Les composants non ciblés d'une matrice complexe (p. ex., le sang, le sol) s'adsorbent de manière compétitive sur la surface du capteur, créant un « effet de masquage ». L'enrichissement sélectif de la cible avec une tête de fibre de micro - extraction en phase solide (SPME) peut réduire efficacement le bruit de fond. Des expériences ont montré que des échantillons de sang non purifiés dévient la détection des sulfures jusqu'à ± 15%.

3. Limitation de la plage dynamique de concentration

La plupart des capteurs à oxyde métallique ont un seuil de saturation et les échantillons à forte concentration doivent être dilués en gradient pour éviter une réponse non linéaire. La méthode d'étalonnage multipoints est recommandée pour établir une courbe standard couvrant 80 à 120% de l'intervalle de concentration prévu pour le produit à mesurer.

II. Fluctuations des paramètres environnementaux

1. Effet de couplage température - humidité

Chaque augmentation de 1°C de la température ambiante augmente la sensibilité du capteur d'environ 2%; Avec une humidité relative > 70%, l'occupation du site actif par les molécules d'eau entraîne une atténuation du signal. Le laboratoire doit être équipé d'un système thermostatique et humide (T: 25 ± 1 °C, HR: 50 ± 5%) et d'un filtre de séchage sur la ligne de prélèvement.

2. Erreur de perturbation du flux d'air

La stabilité du débit de gaz porteur affecte directement l'efficacité de transmission de l'échantillon, et les changements de pression d'air de saut peuvent entraîner un élargissement de crête. Utilisez un régulateur de Débit massique (MFC) pour contrôler les fluctuations du gaz porteur à ± 1% près et maintenir constante la pression négative à l'entrée de l'échantillon.

3. Défis de compatibilité électromagnétique

Les convertisseurs de fréquence, les moteurs et autres équipements présents sur les sites industriels génèrent des impulsions électromagnétiques qui interfèrent avec l'acquisition de signaux électriques faibles par les capteurs. La résistance de mise à la terre du boîtier de l'appareil doit être < 4 Ω, la ligne de signal adopte une Paire torsadée blindée et est éloignée de la ligne électrique forte.

Iii. Caractéristiques du réseau de capteurs

1. Le problème de la sensibilité croisée

Un seul capteur a tendance à répondre à plusieurs composés organiques volatils (COV), avec un rapport de réponse éthanol / acétone pouvant atteindre 1: 0,7 sur un capteur de type Sto. Les espaces vectoriels caractéristiques peuvent être séparés par un traitement de réduction de dimension par analyse en composantes principales (PCA).

2. Compensation de la dérive de base

Le capteur a tendance à vieillir avec le temps d'utilisation, la ligne de base initiale dérive d'environ 2% ~ 5% par mois. L'étalonnage du point zéro est effectué après 30 minutes de préchauffage quotidien et le contrôle de l'envergure est effectué régulièrement avec un gaz standard, tel que la série N - alkane spécifiée par la norme ISO.

3. Optimisation de la combinaison de tableaux

Combinaison de capteurs personnalisés pour différents scénarios d'application: la surveillance environnementale se concentre sur la détection à large spectre des COV et l'identification renforcée des composés soufrés pour la sécurité alimentaire. Une configuration typique contient 6 à 10 capteurs d'oxydes métalliques / polymères de sélectivités différentes.

Iv. Limites des algorithmes de traitement des données

1. Capacité de généralisation du modèle de reconnaissance de formes

Les ensembles de formation du modèle de réseau neuronal doivent couvrir la diversité des scénarios réels, et un surajustement peut entraîner une diminution de la reconnaissance de nouveaux échantillons. Utilisez la méthode de vérification croisée en laissant une marge pour garantir une précision du modèle > 90% et un taux de rappel > 85%.

2. Réglage du seuil de filtrage du bruit

Le signal d'origine contient du bruit électrique à haute fréquence et une dérive à basse fréquence, et le filtre passe - Bas Butterworth (fréquence de coupure de 1 Hz) associé au lissage de la moyenne mobile peut être efficacement débruité. Un filtrage excessif entraîne une perte de détails de réponse rapide.

3. Latence de la mise à jour de la base de données

La Bibliothèque d'empreintes olfactives intégrée au nez électronique commercial nécessite l'injection régulière de nouvelles données d'échantillon et les bases de données plus anciennes ne reconnaissent pas suffisamment les nouveaux contaminants, tels que les produits de dégradation des microplastiques. Une mise à jour itérative de la base de connaissances est recommandée chaque trimestre.

La fiabilité du système e - Nose repose sur un contrôle qualité complet du processus: de la standardisation du traitement pré - échantillon à la surveillance des paramètres environnementaux, de la maintenance du réseau de capteurs à l'optimisation continue des algorithmes. Dans les applications pratiques, il est nécessaire d'établir un système de contrôle de la qualité, de procéder régulièrement à la vérification des performances de l'équipement (gpv) et d'améliorer continuellement l'adaptabilité du modèle grâce à l'apprentissage par transfert.