德國PEN3電子鼻分析環(huán)境廢氣惡臭的試驗(yàn)報(bào)告

摘要：本文利用 PEN3 電子鼻惡臭檢測儀，對某電子工廠的噴涂、電鍍、涂裝等加工工序的廢氣總排氣口和廠界的惡臭、種類以及風(fēng)向等測試點(diǎn)和下風(fēng)線路檢查分析，分析了該工廠排放的廢氣的惡臭強(qiáng)度值， 獲得了排放圖示及其雷達(dá)圖等全面的監(jiān)測數(shù)據(jù)，可幫助工廠采取有效的控制排放措施。關(guān)鍵詞：PEN3 電子鼻 工廠廢氣 惡臭強(qiáng)度值 Abastract: In this paper, PEN3 electronic nose was used to determinate the odor strength value in the processes of spraying, electroplating and painting. The comprehensive monitoring data such as emission picture and radar map were obtained, it can help the factory take effective measures to control the emissions. Key words: PEN3 electronic nose, factory waste gas, the odor strength value 1 材料與方法 1. 實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目：某電子有限公司生產(chǎn)車間的不同廢氣總排口進(jìn)口處及出口處排放（涂裝、噴涂、電鍍）的工業(yè)廢氣惡臭強(qiáng)度，廠界內(nèi)（頂樓排氣界限）、廠界外（工廠與馬路的交界西面、北面、南面廠界處）不同地點(diǎn)的環(huán)境惡臭污染程度實(shí)驗(yàn)檢測。 1.2 實(shí)驗(yàn)時(shí)間：2011 年 1 月 24 日-27 日 1.3 實(shí)驗(yàn)儀器設(shè)備與標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)電子鼻系統(tǒng)，PEN3，德國 AIRSENSE 公司。該電子鼻含有 10 個(gè)不同的金屬氧化物傳感器，組成傳感器陣列。檢測主要是依據(jù) GB/T14675-1993《空氣質(zhì)量 惡臭的測定 三點(diǎn)比較式嗅袋法》排污標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)為指紋模板評價(jià)，即 GB14554-1993《惡臭污染物排放標(biāo)準(zhǔn)》三級標(biāo)準(zhǔn)。實(shí)時(shí)檢測數(shù)據(jù)與國標(biāo)指紋模板對比，直接得出檢測惡臭強(qiáng)度（OU）值，利用 LDA、PCA 方法識別分析出排污總體狀況。 1.4 實(shí) 驗(yàn) 方 法直接頂空吸氣法直接將進(jìn)樣針頭插入采集廢氣或者環(huán)境空氣密封袋中，用德國 PEN3 便攜式電子鼻氣味分析儀進(jìn)行測定。電子鼻測定條件：采樣時(shí)間間隔為 1 秒/組；傳感器自清洗時(shí)間為 100 秒；傳感器歸零時(shí)間為 10 秒；樣品準(zhǔn)備時(shí)間為 3 秒；進(jìn)樣流量為 300 ml/min；試驗(yàn)分析測試時(shí)間為 60 秒。 1.5 數(shù)據(jù)處理本實(shí)驗(yàn)在對每個(gè)樣品的數(shù)據(jù)采集過程中，通過查看每個(gè)傳感器響應(yīng)信號的變化曲線、每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的信號值及星型雷達(dá)圖或柱狀指紋圖，可以清晰考察各個(gè)傳感器在實(shí)驗(yàn)分析過程中的響應(yīng)情況。并通過傳感器選擇設(shè)置可以查看在不同數(shù)量的傳感器情況下的響應(yīng)情況。由于每個(gè)傳感器對某一類特征氣體響應(yīng)劇烈，可以確定樣品分析過程中樣品主要揮發(fā)出了哪一類特征氣體。對于樣品區(qū)分分析，本實(shí)驗(yàn)提取10 個(gè)傳感器的特征值，然后采用主成分分析法(PCA)，線性判別法(LDA)和傳感器區(qū)別貢獻(xiàn)率分析法(Loadings)作為主要區(qū)別分析方法。在用 PCA 進(jìn)行分析時(shí)，可以查看在每個(gè)主成分下樣品區(qū)分的狀況，并可以分析樣品之間主要是由哪一類組分起主要區(qū)分作用；LDA 是 DFA(識別因子法)的步，LDA 分析注重類別的分類以及各種組之間的距離分析；Loadings 分析法與PCA 是相關(guān)的，它們都基于同一種算法，但不同的是，本實(shí)驗(yàn)中 Loadings 算法主要是對傳感器進(jìn)行研究，利用該方法可以確認(rèn)特定實(shí)驗(yàn)樣品下各傳感器對樣品區(qū)分的貢獻(xiàn)率大小，從而可以考察在這個(gè)樣品區(qū)分過程中哪一類氣體起了主要區(qū)分作用。通過區(qū)別判定 DFA、歐氏距離 EUCLID、馬氏距離 MAHALANOBIS 和相關(guān)性分析 CORRELATION 等方法，有效判定未知樣歸屬于哪一類，達(dá)到一個(gè)用電子鼻驗(yàn)證未知樣的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。并通過 PLS 偏小二乘法進(jìn)行 OU 值的定量預(yù)測