[发明专利]一种气敏-气相色谱多源感知和电子鼻仪器在线检测方法有效
申请号: | 202010077146.1 | 申请日: | 2020-01-23 |
公开(公告)号: | CN111443159B | 公开(公告)日: | 2021-02-12 |
发明(设计)人: | 高大启;盛明健;王泽建;万培耀;贺德贵;邢利民 | 申请(专利权)人: | 湖州老恒和酿造有限公司 |
主分类号: | G01N33/00 | 分类号: | G01N33/00;G01N30/88;G06N20/00 |
代理公司: | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人: | 杨学强 |
地址: | 313000 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 色谱 感知 电子 仪器 在线 检测 方法 | ||
1.一种气敏/气相色谱感知信息相融合的电子鼻仪器在线检测方法,其特征是,电子鼻仪器包括气敏传感器阵列模块(I)、毛细管气相色谱柱模块(II)、气体自动进样系统模块(III)、计算机控制与分析模块(IV),以及辅助气源(V);所述电子鼻仪器实现多个生物发酵过程或多个恶臭污染点的长期循环在线检测与智能分析;
所述的气敏传感器阵列模块(I)包括气敏传感器阵列(I-1)、气敏传感器阵列环形工作腔(I-2)、电阻加热元件(I-3)、第一风扇(I-4)、第一隔热层(I-5)和隔板(I-6);所述气敏传感器阵列模块(I)位于电子鼻仪器右中部;
所述的毛细管气相色谱柱模块(II)包括毛细管气相色谱柱(II-1)、检测器(II-2)、放大器(II-3)、记录仪(II-4)、进样口(II-5)、电阻加热丝(II-6)、第二风扇(II-7)和第二隔热层(II-8);所述毛细管气相色谱柱模块(II)位于电子鼻仪器右上部;
所述的气体自动进样系统模块(III)包括:第一~第五二位二通电磁阀(III-1~III-5)、5个第一净化器(III-6)、第一微型真空泵(III-7)、第一流量计(III-8)、第六二位二通电磁阀(III-9)、第一节流阀(III-10)、二位三通电磁阀(III-11)、三位四通电磁阀(III-12)、第二微型真空泵(III-13)、第七二位二通电磁阀(III-14)、第八二位二通电磁阀(III-15)、稳压阀(III-16)、第一减压阀(III-17)、第二节流阀(III-18)、第二净化器(III-19)、第二减压阀(III-20)、第三净化器(III-21)、第三节流阀(III-22)、第二流量计(III-23)、第四节流阀(III-24)、第五节流阀(III-25);所述气体自动进样系统模块(III)位于电子鼻仪器右下方;
所述的计算机控制与分析模块(IV)包括计算机主板(IV-1)、A/D数据采集卡(IV-2)、驱动与控制电路板(IV-3)、4路精密直流稳压电源(IV-4)、显示器(IV-5)、WIFI模块(IV-6);所述计算机控制与分析模块(IV)位于电子鼻仪器左侧;
一个生物发酵过程/发酵罐或一个恶臭污染点被简称为检测点;电子鼻仪器对一个检测点的被测气体进样单周期默认为T0=480s;在气体进样单周期T0内,一个检测点的被测气体被第一微型真空泵(III-7)和第二微型真空泵(III-13)分别抽吸到气敏传感器阵列模块(I)和毛细管气相色谱柱模块(II)内,气敏传感器阵列(I-1)和毛细管气相色谱柱(II-1)产生敏感响应,电子鼻仪器因此得到1组气敏传感器阵列响应曲线和1幅气相色谱图,这是电子鼻仪器感知一个被测气体样品而得到的气敏/气相色谱模拟信号;
在气体进样单周期T0内,毛细管气相色谱柱模块(II)的被测气体进样时间比气敏传感器阵列模块(I)提前进行;T0=480s时前者比后者提前400s;气敏传感器阵列模块(I)与毛细管气相色谱柱模块(II)的被测气体进样流量、进样持续时间与累积进样量不相等,计算机控制与分析模块(IV)对气敏传感器阵列模块(I)与毛细管气相色谱柱模块(II)的信息选择与分析操作同时进行;
在气体进样单周期T0内,电子鼻仪器感知一个检测点的被测气体,得到一个m维感知向量x(τ)∈Rm,称之为样本;电子鼻仪器对5个检测点的气体循环进样周期为T=5T0,依次得到5个样本,依次存储在计算机控制与分析模块(IV)的5个对应数据文件里,通过WIFI路由模块(IV-6)将样本数据发送到云端和指定的固定/移动终端;若气体进样单周期T0=480s,则5个检测点的气体循环进样周期为T=2400s,相当于一个发酵罐或一个恶臭污染点每隔40min检测一次;
电子鼻仪器、色/质谱仪器和专业人员对大量生物发酵过程或恶臭污染点的在线/离线检测与感知形成气味大数据X;在学习阶段,计算机控制与分析模块(IV)的机器学习模型离线学习数据集X以确定结构和参数,在线学习气敏/气相色谱近期感知信息以微调机器学习模型参数;在决策阶段,机器学习模型依据气敏/气相色谱当前感知向量x(τ)在线确定生物发酵类型与恶臭污染类型,量化预测发酵液主要成分浓度或国标GB14554指定的臭气浓度OU值与8种恶臭成分浓度。
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