电子鼻- 气体指纹分析
型号:iNose 品牌:ISENSO
电子鼻子是一种用于分析、识别气味物质总体特征的新型检测仪器。电子鼻是模仿生物的嗅觉感受机制研制出来的,系统中的传感器阵列相当于生物系统中的嗅觉感受细胞,能感受不同的气味物质,将采集到的气体指纹信息输入电脑。电脑发挥生物系统中的大脑功能,通过软件进行气体信息分析处理,区分辨识不同性质物质的整体特征,给出各个物质的感官信息。传感器阵列中每个独立的传感器都具有交互敏感作用,即一个独立的传感器并非只感受一种化学物质,而是感受一类化学物质,并且在感受某类特定化学物质的同时,还感受一部分其它性质的化学物质。 |
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电子鼻子是一种用于分析、识别气味物质总体特征的新型检测仪器。电子鼻是模仿生物的嗅觉感受机制研制出来的,系统中的传感器阵列相当于生物系统中的嗅觉感受细胞,能感受不同的气味物质,将采集到的气体指纹信息输入电脑。电脑发挥生物系统中的大脑功能,通过软件进行气体信息分析处理,区分辨识不同性质物质的整体特征,给出各个物质的感官信息。传感器阵列中每个独立的传感器都具有交互敏感作用,即一个独立的传感器并非只感受一种化学物质,而是感受一类化学物质,并且在感受某类特定化学物质的同时,还感受一部分其它性质的化学物质。
电子鼻-iNose的主要检测对象是挥发性的风味物质。电子鼻检测系统中配备的14或更多个不同的金属氧化物传感器对醇类、醛类、烷烃类、碳氧化合物、氮氧化合物、芳香类化合物等有机物质有很好的选择性。当一种或多种风味物质经过电子鼻时,该风味物质的“气味指纹”能被传感器感知并经过特殊的智能模式识别算法提取。不同风味物质的“气味指纹”信息不同,某些特定的风味物质(样品的特征风味)可以表征样品在不同的原料产地、不同的收货时间、不同的加工条件、不同存放环境等多变量影响下的综合质量信息。样品气味可以被电子鼻检测系统学习和识别。用户通过PCA、DFA、SIMCA、PLS、Euclidean Dis欧氏距离、CORRELATION相关系数、MAHALANOBIS马氏距离、DP dis个体识别率、DI dis区分指数、Scores Dd得分值分离度、Eigenvalue Dd特征值分离度等等自带的智能算法就能直观的得测试结果图。电子鼻-iNose主要适用于检测含有挥发性物质的液体、固体样品。
食品:酒类,饮料,茶叶,水产品,畜产品,禽肉蛋制品,蜂产品, 食用油,粮食贮存,果蔬及加工产品,乳及乳制品,调味料及发酵食品,各种汤料,香精香料,保健食品等。
制药:中药原料鉴别,中药饮片品质控制,西药配方,气味分析等。
烟草:各种药草的产地、等级、品种判断、成品烟烟气分析。
化工:化妆品,化工原料等品质及工艺控制等。
环境:恶臭污染,气体泄漏,污水气味监控和现场检查。
医疗诊断:通过病人呼出气体检查响应疾病,肿瘤筛查,消化功能等。
1.1 工作环境
(1)工作温度:5—95℃,不会产生冷凝
(2)工作湿度:0—80%
(3)工作电压:220V±10V
1.2 软件载体要求
(1)硬件要求:处理器主频1GHz以上;内存1G以上;硬盘3G以上空间;显卡:128M显存以 上;USB端口:USB2.0及以上
(2)软件要求:操作系统:Vista、Windows7及其以上
1.3 仪器参数
(1)具有14—28个独特的交互敏感多传感器阵列,选择性操作,分析多种;
(2)使用寿命6年以上,无需更换传感器;
(3)检测数据稳定:每个传感器具有独立的均匀分配的气室;
(4)样品流量:0.1—1 L/min,可程序控制;
(5)传感器清洗流量:6L/min。
(6)进样方式:可采用动态顶空进样,选配自动进样器,样品进样自动采集,可以连接气相 色谱质谱等设备。
(7)采样系统:两个内置泵,采集样品与传感器清洗分别由两个内置泵独立进行;
(8)数据处理软件:完整智能模式识别以及分析系统,包括PCA、SIMCA、DFA、PLS、
Euclidean Dis欧氏距离、CORRELATION相关系数、MAHALANOBIS马氏距离、DP dis个体识别率、DI dis 区分指数、Scores Dd得分值分离度、Eigenvalue Dd 特征值分离度等算法;
(9)数据采集软件:可以调节流量,设置清洗时间和采集时间;可以任意选择测试的传感 器,操作软件中英文切换;
(10)应用范围:传感器适用范围:香精香料,食品、饮料、酒精类产品(包括白酒)、调味 品类,油脂,中药材,医药,烟草,包装材料等。
对象整体品质差异的区分检验(PCA)
原产地保护产品以及品牌产品真伪辨识(SIMCA、PLS-DA)
产品品质等级评定(DFA)
样品感官属性以及理化指标的快速反演(PLS)
产品货架时间的评价(PCA、PLS)
电子鼻-iNose的应用
1.电子鼻-iNose在鸡肉检测中的应用
在图中DI值为94.2%,说明主成分分析法的整体区分效果很好。样品2、3的气味较为相近,1、4号样品的气味与这两个样品有较大差异。结合人的感官认知结果,4号样品气味佳,2、3号样品的气味较差,这与电子鼻结果中2、3号样品离得较近,而与其他样品离得较远相一致。根据实验结果可以推测,与糖进行美拉德反应要想得具有较佳气味的产物,需要鸡肉蛋白酶解控制在一定的分子量,酶解过度(样品3)或不足(样品2)都可能导致反应产物气味不佳。
2.电子鼻-iNose在白酒生产工艺分析中的应用
由白酒样品传感器响应雷达图可知,A-H号样品的雷达图响应各有所不同。其中,A和其他样品的区别较大。他们的气味差异主要体现是在1、2、4、6、7、9、10号传感器上。对于8个样品来说,进行传感器优化,优化的传感器结果为:'S11_P_S9_P_S7_P_S6_P_S1_P。
PCA图中,DI值为89.24%,说明主成分分析法的整体区分效果很好,主成分1和主成分2的总贡献率为99.91%,基本可以代表样品全部信息,所以电子鼻可对不同工艺白酒样品进行很好的区分检测。
3.电子鼻-iNose在果汁浓缩方式选择中的应用
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由传感器响应雷达图可知,原浆和冷冻浓缩样品的雷达图较为接近,剩余两种样品的气味响应信号相差较大,其中真空浓缩气味保留情况佳,真空热浓缩气味损失严重。对于四个样
品来说,进行传感器优化,优化的传感器结果为:S14_P_S11_P_S9_P_S7_P_S6_P_S4_P_S2_P。
PCA图中,DI值为90.04%,说明主成分分析法的整体区分效果很好,主成分1和主成分2的总贡献率为99.39%,基本可以代表样品全部信息。此外,样品冷冻浓缩和原浆聚集在一起,真空浓缩和真空热浓缩单独在自己的区域,说明样品冷冻浓缩和原浆的的气味信息比较相似。所以电子鼻可用于果汁浓缩方式的区分。
4.电子鼻-iNose在八角含量预测中的应用
以样品实际质量分数为横坐标,电子鼻输出结果为纵坐标,进行PLS线性拟合,相关系数达到0.9896,其预测八角液质量分数平均相对误差为6.8%,小于10%。对于香料这样一个组成和结构非常复杂的植物组织,可以认为,模型较好地预测了八角煮制液的质量分数。