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公开(公告)号：CN108709955A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810471613.1
申请日：2018-05-17
申请人： 华东理工大学
摘要： 本发明涉及一种恶臭气体多点集中式电子鼻仪器在线监测方法，其中，气敏传感器阵列由金属氧化物半导体型、电化学型、光离子型气敏元件组成，呈环形布置；恶臭监测点与电子鼻仪器之间通过不锈钢管道相连接，气体采样探头可固定和移动布置，可高可低；外置真空泵在1分钟内将2.2km之外的监测点的恶臭气体抽吸到电子鼻仪器内；内置微型真空泵只在顶空采样阶段抽吸气体缓冲室的恶臭气体，使之流经气敏传感器阵列环形工作腔。电子鼻仪器可实现不大于4km2工业园区、垃圾与污水处理区、养殖场及周边居民区等特定区域10个监测点的循环在线监测，并利用机器学习模型实现这些监测点多种恶臭污染物浓度控制指标值的循环在线估计与预测。
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公开(公告)号：CN107843695A
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201711060781.3
申请日：2017-10-31
申请人： 华东理工大学
CPC分类号： G01N33/0001 , G06N3/0454
摘要： 本发明-烟草与烟草制品感官质量的电子鼻仪器评价方法，特点之一是，模拟专业人员的评吸过程，确定了烟草电子鼻仪器对烟草与烟草制品试样的检测和评价程序；特点之二是，通过测试大量标准试样，建立气敏传感器阵列响应与品牌标记和感官质量指标评定值关系的烟草大数据；特点之三是，将烟草感官质量评价问题转化为①识别和②感官质量指标预测问题，用一种模块化神经网络级联模型予以解决；特点之四是，提出有效的任务分解方法、修正的S型活化函数和优化的单输出单隐层神经网络结构，实现面向大数据的神经网络快速学习；特点之五是，提出基于多个神经网络模块的大多数投票决策规则和量化规则，实现大规模烟草与烟草制品的识别和感官质量指标预测。
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公开(公告)号：CN111443160A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010077147.6
申请日：2020-01-23
申请人： 华东理工大学
摘要： 本发明提供一种气敏-气相色谱多感知信息选择、融合和发酵/恶臭过程电子鼻在线分析方法。气体进样单周期T0＝300-600s，气敏传感器阵列和毛细管气相色谱柱二模块被测气体进样时间不同步，累积进样量不相等，感知信息选择与分析时间同步；计算机控制与分析模块从单个气敏传感器时长60s响应曲线中选择稳态电压峰值、出峰时间、曲线下面积这3个感知信息，从时长T0-10s半分离色谱图中选择10个最大峰值、10个保留时间、1个曲线下面积共21个感知信息；电子鼻仪器用模块化深度卷积神经网络实现循环周期最大为T＝5T0的5个发酵罐或恶臭污染点长期在线检测与分析，包括气味类型识别、气味整体强度和主要成分浓度量化预测。
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公开(公告)号：CN108709955B
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201810471613.1
申请日：2018-05-17
申请人： 华东理工大学
摘要： 本发明涉及一种恶臭气体多点集中式电子鼻仪器在线监测方法，其中，气敏传感器阵列由金属氧化物半导体型、电化学型、光离子型气敏元件组成，呈环形布置；恶臭监测点与电子鼻仪器之间通过不锈钢管道相连接，气体采样探头可固定和移动布置，可高可低；外置真空泵在1分钟内将2.2km之外的监测点的恶臭气体抽吸到电子鼻仪器内；内置微型真空泵只在顶空采样阶段抽吸气体缓冲室的恶臭气体，使之流经气敏传感器阵列环形工作腔。电子鼻仪器可实现不大于4km2工业园区、垃圾与污水处理区、养殖场及周边居民区等特定区域10个监测点的循环在线监测，并利用机器学习模型实现这些监测点多种恶臭污染物浓度控制指标值的循环在线估计与预测。
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公开(公告)号：CN108896706A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810471708.3
申请日：2018-05-17
申请人： 华东理工大学
摘要： 本发明涉及大数据驱动的恶臭气体多点集中式电子鼻仪器在线分析方法，恶臭大数据包括：恶臭标准样品和污染现场的气敏传感器阵列在线检测数据、实验室嗅辨数据、色/质谱等常规仪器离线检测数据，以及居民投诉数据；本发明将多种恶臭污染物浓度估计与预测问题先看成多个气敏传感器响应一一预测问题，再看成多种浓度值一一预测问题；机器学习模型由模块化卷积神经网络层和模块化深度神经网络层级联组成；卷积神经网络层在线学习气敏传感器阵列近期时间序列响应，并据此预测即将发生的响应；深度神经网络层离线学习恶臭大数据，负责预测多种恶臭污染物浓度。本发明的分析方法可实现多个监测点多种恶臭污染物浓度控制指标值的循环在线估计与预测。
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公开(公告)号：CN107843695B
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201711060781.3
申请日：2017-10-31
申请人： 华东理工大学
摘要： 本发明烟草与烟草制品感官质量的电子鼻仪器评价方法，特点之一是，模拟专业人员的评吸过程，确定了烟草电子鼻仪器对烟草与烟草制品试样的检测和评价程序；特点之二是，通过测试大量标准试样，建立气敏传感器阵列响应与品牌标记和感官质量指标评定值关系的烟草大数据；特点之三是，将烟草感官质量评价问题转化为①识别和②感官质量指标预测问题，用一种模块化神经网络级联模型予以解决；特点之四是，提出有效的任务分解方法、修正的S型活化函数和优化的单输出单隐层神经网络结构，实现面向大数据的神经网络快速学习；特点之五是，提出基于多个神经网络模块的大多数投票决策规则和量化规则，实现大规模烟草与烟草制品的识别和感官质量指标预测。
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公开(公告)号：CN107807199B
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201711054914.6
申请日：2017-10-31
申请人： 华东理工大学
摘要： 本发明‑一种电子鼻仪器和烟草与烟草制品感官质量检测方法，特点之一，将气敏传感器阵列模块、烟气自动进样系统、计算机控制与数据分析系统、自动点火装置集成在一个测试箱内；特点之二是，模拟专业人员对卷烟烟气的评吸过程，烟气自动进样系统实现第一口烟气、阴/自燃、第二口烟气、洁净空气与环境空气之间自动切换和气体流量在6500毫升/分钟与1050毫升/分钟之间自动转换；特点之三是，气敏传感器阵列与卷烟烟气接触时间短，仅2秒，第一口烟气完全不流经气敏传感器阵列模块；特点之四是，烟草电子鼻仪器关键部件模块化、整体集成化与小型化、操作自动化，实现大规模烟草与烟草制品试样的自动在线检测、识别和感官质量指标得分预测。
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公开(公告)号：CN107807199A
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201711054914.6
申请日：2017-10-31
申请人： 华东理工大学
CPC分类号： G01N31/12 , G01N1/24 , G01N27/12 , G01N35/00584
摘要： 本发明-一种电子鼻仪器和烟草与烟草制品感官质量检测方法，特点之一，将气敏传感器阵列模块、烟气自动进样系统、计算机控制与数据分析系统、自动点火装置集成在一个测试箱内；特点之二是，模拟专业人员对卷烟烟气的评吸过程，烟气自动进样系统实现第一口烟气、阴/自燃、第二口烟气、洁净空气与环境空气之间自动切换和气体流量在6500毫升/分钟与1050毫升/分钟之间自动转换；特点之三是，气敏传感器阵列与卷烟烟气接触时间短，仅2秒，第一口烟气完全不流经气敏传感器阵列模块；特点之四是，烟草电子鼻仪器关键部件模块化、整体集成化与小型化、操作自动化，实现大规模烟草与烟草制品试样的自动在线检测、识别和感官质量指标得分预测。
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公开(公告)号：CN108896706B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201810471708.3
申请日：2018-05-17
申请人： 华东理工大学
摘要： 本发明涉及大数据驱动的恶臭气体多点集中式电子鼻仪器在线分析方法，恶臭大数据包括：恶臭标准样品和污染现场的气敏传感器阵列在线检测数据、实验室嗅辨数据、色/质谱等常规仪器离线检测数据，以及居民投诉数据；本发明将多种恶臭污染物浓度估计与预测问题先看成多个气敏传感器响应一一预测问题，再看成多种浓度值一一预测问题；机器学习模型由模块化卷积神经网络层和模块化深度神经网络层级联组成；卷积神经网络层在线学习气敏传感器阵列近期时间序列响应，并据此预测即将发生的响应；深度神经网络层离线学习恶臭大数据，负责预测多种恶臭污染物浓度。本发明的分析方法可实现多个监测点多种恶臭污染物浓度控制指标值的循环在线估计与预测。
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