基于电子鼻技术评定刨花板气味等级方法初探

本文采用电子鼻对刨花板气味进行检测，探索一种更便捷高效的人造板气味检测方法。定制家具主要原材料为刨花板，因此以刨花板板材作为试验对象，共收集了183份刨花板样品。

检测仪器

德国AIRSENSE公司PEN3型电子鼻 ，主要由取样操作器、气体传感器阵列和信号处理系统组成。其中，传感器阵列由10个不同的金属氧化物传感器组成。PEN3型电子鼻气味检测的原理：通过取样装置采集样品的气味分子，并流经气体传感器，气味分子被气体传感器阵列吸附，产生信号。生成的信号被送到信号处理系统进行处理和加工，得出各传感器样品气味数据和标准大气数据的相对电阻率（G/G0）值，最后由设备自带软件输出检测结果。通过软件自带的数据分析系统，以不同样品的电阻率值为数据基础对不同气味等级的样品进行分类。

分析方法

将电子鼻采集到的所有刨花板样品的气味数据，分别采用主成分分析法（PCA）、线性判别法（LDA）和负荷加载分析法（Loadings）进行分析。在用PCA进行分析时，两个主成分的贡献率相加大于95%时，则表示最终结果具备较好的分析可行性。LDA分析方法的基本原理是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，具有分类效果好、易实现等优点，该分析方法注重类别的分类以及各种组之间的距离分析。Loadings分析方法通常用来检查在PCA空间（由模型数据中主成分变换所得）中传感器对模型数据分布的影响，即可判定各传感器对分类的贡献率。

结果与分析

由图2和图3可知，电子鼻对刨花板气味成分有明显响应，且每个传感器响应各不相同，表明利用电子鼻PEN3对不同的刨花板气味进行识别具备可行性。图4为183份刨花板样品的气味电子鼻检测数据的PCA分析图。从图4可知，第一主成分轴（横轴）和第二主成分轴（纵轴）贡献率分别为81.99%和17.39%，总贡献率达99.38%，两个主成分的贡献率相加大于95%，表示采用此2个主成分的数据来分析刨花板样品的气味分类情况可行。从图6中可看出，6号传感器W1S（对甲基类灵敏）和7号传感器W1W（对硫化物灵敏）的响应值最大，说明这两个传感器对PCA分析时第一主成分和第二主成分的贡献率最大，也表明在判别样品的过程中起到的作用最大。

结论与建议

本试验发现，不同刨花板样品的电子鼻气味检测数据有差异，而且采用PCA分析方法能很好地分类气味级为0级、1级和4级的刨花板样品的电子鼻数据，表明采用电子鼻检测刨花板样品的气味等级具有可行性。建议事先选择各种气味等级的样本量足够大的刨花板样品作为数据库样本，严格按LY/T 3236—2020方法对样品气味进行检测，同时使用电子鼻采集各样品气味数据，通过PCA等化学计量学分析方法建立样品按照LY/T 3236—2020进行气味等级检测的结果与电子鼻数据间的模型，形成刨花板气味等级电子鼻检测数据库，以实现新样品的电子鼻快速检测。

文章来源：广州质量监督检测研究院《基于电子鼻技术评定刨花板气味等级方法初探》