[發明專利]電子鼻氣敏-色譜信息融合和風味物質現場檢測分析方法有效
| 申請號: | 202010077153.1 | 申請日: | 2020-01-23 |
| 公開(公告)號: | CN111443161B | 公開(公告)日: | 2021-01-05 |
| 發明(設計)人: | 高大啟;盛明健;王澤建;萬培耀;賀德貴;李建華 | 申請(專利權)人: | 華東理工大學 |
| 主分類號: | G01N33/00 | 分類號: | G01N33/00;G01N30/88;G06N3/04 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 200237 *** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 電子 鼻氣敏 色譜 信息 融合 風味 物質 現場 檢測 分析 方法 | ||
本發明提供一種氣敏?色譜多信息融合的電子鼻儀器隨時現場檢測與分析方法,組成單元包括氣敏傳感器陣列、毛細管氣相色譜柱、氣體自動頂空進樣、計算機控制與分析、大容量頂空揮發氣發生、自動進樣升降諸模塊,以及輔助氣源。在氣體進樣周期T=300?600s內,氣敏傳感器陣列和毛細管氣相色譜柱二模塊被測氣體進樣流量與累積進樣量不等,進樣時間不同步,感知信息選擇與分析時間同步;對被測樣品進行一次隨時現場檢測,得到一個包含響應峰值、出峰時間和曲線下面積的69維感知樣本。電子鼻儀器檢測多個樣品,建立氣味大數據,機器學習級聯模型因此實現調味品、香料香精、食品、石蠟的現場識別和氣味質量等級與主要成分濃度的現場量化預測。
技術領域
本發明—一種氣敏-氣相色譜多感知信息融合的電子鼻儀器隨時現場檢測與分析方法,面向以調味品、香料香精、食品、石蠟為代表的氣(嗅)味物質一次性隨時現場檢測與分析需求,涉及人工智能、計算機、分析化學等技術領域,主要解決常規電子鼻儀器靈敏度與選擇性不理想問題、色譜法在線性差問題、氣敏—氣相色譜多感知信息選擇與融合問題、和電子鼻儀器隨時現場檢測與分析問題。
背景技術
氣味看不見、摸不著,既是生物嗅覺復雜感知,又是數十、數百乃至數千種揮發性成分的混合體。嗅覺是生物鼻腔大量嗅細胞的復雜感覺,是所有感覺中最為神秘的。2004年諾貝爾生理學或醫學獎得主Axel和Buck開創性闡明了生物嗅覺系統工作原理:約1,000個不同受體基因交叉感知氣味而形成大量模式(樣本),大腦據此記憶和識別成千上萬種氣味[1-2]。生物嗅覺系統給人工嗅覺系統即電子鼻理論與應用研究以啟發和靈感,工作原理一直受到模仿。
時至今日,人們對氣味組成與香型及強度之間的關系還很不清楚,描述術語既抽象又貧乏。呈味物質氣(嗅)味質量評定現狀是:要么根本沒有標準;要么現行標準只依靠人的感覺,評價指標形同虛設。例如,食用植物油現行國家標準GB/T1535-2017等和石蠟現行行業標準SH/T0414-2004均列入了氣(嗅)味質量指標,但評定方法完全依賴人的嗅覺。靠嗅聞確定氣(嗅)味質量指標值的感官方法不僅評定過程十分繁瑣、成本高、客觀公正性差、可操作性差,倍受詬病,而且長期嗅聞看似無害的氣(嗅)味會對身體產生嚴重傷害,與人們追求美好生活的愿望和現在的人工智能新時代格格不入。
嗅覺模擬—電子鼻方法用多個性能重疊的氣敏元件組成陣列實現氣(嗅)味的快速檢測,用機器學習方法進行氣(嗅)味的定性定量分析。電子鼻理論研究現狀是,氣敏傳感器靈敏度已達10-7(V/V)即0.1ppm數量級,但選擇性差,導致電子鼻儀器穩定性、在線性和定性定量能力差。電子鼻儀器因具有速度快、非接觸、操作簡便等特點而備受關注,相關的氣(嗅)味現場檢測與分析技術已成為食品等行業的核心應用技術;目前的國內電子鼻應用市場基本被法、德等國外產品壟斷。在重大需求背景下,電子鼻技術與應用多次列入國家科技部“863”、科技支撐和重點研發計劃。
電子鼻儀器對調味品、香料香精、食品、石蠟、卷煙等物質氣(嗅)味識別、質量化估計與預測的主要特點是采用一次性隨時現場檢測與分析工作方式,靠對單一被測樣品頂空揮發氣的一次性感知進行定性定量分析,單個檢測周期固定(例如5-10min),樣品前期準備過程和頂空揮發氣抽取流量、持續時間與累計容積固定,檢測現場不固定和樣品檢測間隔不固定,頂空揮發氣容積有限,隨時檢測,隨到隨測,需配置頂空揮發氣發生與恒溫裝置和頂空自動進樣裝置。
電子鼻技術主要發展趨勢之一是,以多個具有必要靈敏度的氣敏器件組成陣列,著重利用大數據和人工智能技術來提高對復雜氣(嗅)味的定性定量能力,以實現多種氣(嗅)味類型識別和強度與關鍵成分量化預測。電子鼻儀器實現“隨時現場”檢測與分析工作方式的基本前提是對被測氣味具有顯著的感知能力。從應用角度考慮,氣敏傳感器應達到的性能指標包括:靈敏度足夠高(ppm級或以上),響應速度足夠快(1min以內),工作狀態穩定,商品化程度高,壽命長(3-5年),自身尺寸小,選擇性較好。
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