德國PEN3電子鼻分析環境廢氣惡臭試驗報告

惡臭監測至關重要，它能及時掌握工業生產中涂裝、噴涂、電鍍等環節廢氣總排口及廠界內外的惡臭污染程度，明確污染源頭和擴散規律。通過監測可得知不同區域的惡臭強度差異，像涂裝二區惡臭強度較高，且臭氣強度在下風向更明顯，這為針對性治理提供依據，避免惡臭超標對周邊環境和人群造成持續影響，同時也能與環保部門測評結果相互印證，確保污染治理工作科學有效。
1試驗材料與方法
One實驗項目

某電子有限公司生產車間的不同廢氣總排口進口處及出口處排放（涂裝、噴涂、電鍍）的工業廢氣惡臭強度，廠界內（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）不同地點的環境惡臭污染程度實驗檢測。

Two檢測儀器
AIRSENSE 電子鼻采用了先進的 MOS 傳感器陣列技術 。以其經典的 PEN3 型電子鼻為例，它配備了 10 個不同的金屬氧化物傳感器，這些傳感器如同人類嗅覺系統中的不同嗅覺受體，各自對特定種類或范圍的氣體具有敏感性 。當氣體分子接觸到傳感器表面時，會發生物理或化學反應，導致傳感器的電學性能（如電阻、電容等）發生變化 。傳感器將這種變化轉化為電信號輸出，不同氣體引發的不同傳感器響應模式，就構成了該氣體的 “氣味指紋" 。通過模式識別算法和數學分析方法，電子鼻能夠對這些 “氣味指紋" 進行解析和比對，從而實現對氣體的定性判斷和定量預測 。

Three標準依據
檢測主要是依據 GB/T14675-1993《空氣質量 惡臭的測定 三點比較式嗅袋法》排污標準數據為指紋模板評價，即 GB14554-1993《惡臭污染物排放標準》三級標準。實時檢測數據與國標指紋模板對比，直接得出檢測惡臭強度（OU）值，利用 LDA、PCA方法識別分析出排污總體狀況。
Four實驗方法
直接頂空吸氣法
直接將進樣針頭插入采集廢氣或者環境空氣密封袋中，用德國 PEN3 便攜式電子鼻氣味分析儀進行測定。電子鼻測定條件：采樣時間間隔為 1 秒/組；傳感器自清洗時間為 100 秒；傳感器歸零時間為 10 秒；樣品準備時間為 3秒；進樣流量為 300 ml/min；試驗分析測試時間為 60 秒。

Five數據處理
本實驗在對每個樣品的數據采集過程中，通過查看每個傳感器響應信號的變化曲線、每個時間點的信號值及星型雷達圖或柱狀指紋圖，可以清晰考察各個傳感器在實驗分析過程中的響應情況。并通過傳感器選擇設置可以查看在不同數量的傳感器情況下的響應情況。由于每個傳感器對某一類特征氣體響應劇烈，可以確定樣品分析過程中樣品主要揮發出了哪一類特征氣體。
對于樣品區分分析，本實驗提取 10 個傳感器的特征值，然后采用主成分分析法(PCA)，線性判別法(LDA)和傳感器區別貢獻率分析法(Loadings)作為主要區別分析方法。在用 PCA進行分析時，可以查看在每個主成分下樣品區分的狀況，并可以分析樣品之間主要是由哪一類組分起主要區分作用；LDA是 DFA(識別因子法)的第一步，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是相關的，它們都基于同一種算法，但不同的是，本實驗中Loadings算法主要是對傳感器進行研究，利用該方法可以確認特定實驗樣品下各傳感器對樣品區分的貢獻率大小，從而可以考察在這個樣品區分過程中哪一類氣體起了主要區分作用。
通過區別判定 DFA、歐氏距離 EUCLID、馬氏距離 MAHALANOBIS 和相關性分析CORRELATION 等方法，有效判定未知樣歸屬于哪一類，達到一個用電子鼻驗證未知樣的實驗結果。并通過 PLS 偏最小二乘法進行 OU 值的定量預測。
2結果分析與討論
電子鼻對總排口廢氣的特征響應圖
圖 1 ~ 圖 14 分別是廢氣總排口和廠界內外環境空氣的特征雷達圖，10 個傳感器對廢氣和環境空氣的響應曲線圖，各個傳感器對應的G/G0（或 G0/G）值。從以上 14 個圖我們可以清楚的看出，10 個傳感器的比值差異明顯。對于廢氣總排口和廠界環境空氣，10 個傳感器均有明顯的響應，尤其是 2、4、5、7、9號傳感器。其中 7 號和 9 號傳感器是針對惡臭氣體響應明顯的，這種氣體例如含硫的成分及化學成分比較接近的惡臭氣體。

PCA分析（主成分分析）

三個廢氣總排口的 PCA分析結果如圖 15 和圖 16 所示，在 CORRELATION相關性矩陣模式下：第一主份區分貢獻率為 99.974%，第二主成分區分貢獻率為0.02%，兩個主成分區分貢獻率和為 100%，大于 90%，所以這兩個主成分已經基本代表了樣品的主要信息特征。由以上兩圖可以看出，在第一主成分上，三個廢氣總排口廢氣均區分明顯，并且區分度達到了驚人的 0.998，說明，三個廢氣總排口被區分開來。
LDA分析（線性判別分析）

LDA分析圖如圖 17 所示。從圖中我們可以清晰直觀的看出，涂裝二區的廢氣惡臭強度最大，噴涂次之，電鍍較前二者比較弱。噴涂和涂裝二區的惡臭強度明顯要強于電鍍。這和環保部門的測評結果也是吻合的。
LOADING 分析（傳感器區分貢獻率分析）
LOADING 分析 PCA 在 CORRELATION 相關性矩陣模式圖：2 號和 7 號傳感器對惡臭氣體分析貢獻率較大。8 號和 9 號傳感器次之。
PLS定量預測分析（偏最小二乘法）
由圖 19 到圖 23 可以看出應用 PLS 偏最小二乘法計算的惡臭的實時測定曲線圖和 OU值數據。測定的結果和實際的效果保持一致。從以上數據中可以看出該廠的總排氣口、廠界內外周邊環境均出現不同程度的惡臭污染超標情況甚至可以說超標情況相當嚴重。
小結
廢氣總排口和環境空氣通過電子鼻分析，樣品信號采集穩定，結果明顯； 每個樣品傳感器走勢接近，并且可以清晰的進行區分；2、4、7、9 號傳感器為此次分析的關鍵傳感器，對氣體響應明顯，對區分貢獻率最大。如果想要詳細的進行分析，還需要大量的試驗數據。

3結論

德國 AIRSENSE 公司的 PEN3 型電子鼻在這次的環境惡臭氣體的分析檢測中，可以說達到了很好的試驗效果。并且通過參照和建立國家標準相對應的模板文件，可對總排口及周邊環境空氣進行監測，能夠直接測定出其惡臭強度 OU 值。
具體歸納如下：
（1）整體惡臭強度相當惡劣，擴散影響甚遠。
（2）和電鍍及噴涂的總排口相比，涂裝二區的惡臭程度最高，最容易超標。
（3）臭氣強度高的基本出現在下風向。
（4）惡臭擴散方向強度和涂裝二區排口方位及風向有一定關系。
（5）濕度大、無風天氣的惡臭更加明顯。
此次試驗數據清晰直觀，具有很強的可靠性、穩定性和重復性。