基于电子鼻的空气中可挥发有机物定量分析

张覃轶; 孙伟; 谢长生; 张顺平

doi:10.13873/j.1000-97872006.11.007

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基于电子鼻的空气中可挥发有机物定量分析

更新时间：2025-09-11

- 基于电子鼻的空气中可挥发有机物定量分析
- Quantification of volatile osganic compounds in air based on electronic nose
- 传感器与微系统 2006年第11期页码：21-24
- 作者机构：
  
  1. 武汉理工大学材料科学与工程学院
  2. 华中科技大学材料科学与工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/j.1000-97872006.11.007
  中图分类号： X132
- 纸质出版：2006
- 稿件说明：
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[1]张覃轶,孙伟,谢长生,张顺平.基于电子鼻的空气中可挥发有机物定量分析[J].传感器与微系统,2006(11):21-24.

ZHANG Qin-yi~1, SUN Wei~1, XIE Chang-sheng~2, et al. Quantification of volatile osganic compounds in air based on electronic nose[J]. 2006, (11): 21-24.
[1]张覃轶,孙伟,谢长生,张顺平.基于电子鼻的空气中可挥发有机物定量分析[J].传感器与微系统,2006(11):21-24. DOI： 10.13873/j.1000-97872006.11.007.

ZHANG Qin-yi~1, SUN Wei~1, XIE Chang-sheng~2, et al. Quantification of volatile osganic compounds in air based on electronic nose[J]. 2006, (11): 21-24. DOI： 10.13873/j.1000-97872006.11.007.

摘要

采用6只不同掺杂的纳米ZnO气体传感器组成的电子鼻实现了空气中乙醇、丙酮、苯的定量分析。对比了多元线性回归（MLR）、主成分回归（PCR）、人工神经网络（ANN）等不同算法在本实验中的应用

其体积分数平均标准误差分别为16.71×10-6

34.183×10-6

7.242×10-6。基于非线性函数映射的ANN算法具有最佳定量精度。研究表明:电子鼻在可挥发有机物（VOCs）定量分析中有潜在的应用前景。

Abstract

Quantification of ethanol

acetone and benzene is analysed by using an electronic nose which contained six gas sensors doped nano ZnO.Multiple linear regression（MLR）

principal component regression（PCR） and artificial neural network（ANN） are compared for their suitability on quantifying VOCs.The average standard deviation of the volume fractions of VOCs is 16.71×10

-6

34.183×10

-6

and 7.242×10

-6

respectively.ANN is the most suitable algorithm in the experiment because it can realize the nonlinear mapping.This study shows the potential application of the electronic noses for quantifying VOCs.

关键词

Keywords

references

电子鼻判别挥发性气体的实验研究 [J]. 邹小波,吴守一,方如明. 江苏理工大学学报(自然科学版) . 2001(02)

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