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電子鼻-iNose-ThinkSenso

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更新時間:2024-06-04 10:55:48瀏覽次數(shù):87

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產(chǎn)品簡介

概述電子鼻也可以稱為氣味分析儀或者氣味指紋分析儀,是20世紀90年代中期發(fā)展起來的一種用于分析、識別氣味物質總體特征的新型檢測儀器

詳細介紹

概述

電子鼻也可以稱為氣味分析儀或者氣味指紋分析儀,是20世紀90年代中期發(fā)展起來的一種用于分析、識別氣味物質總體特征的新型檢測儀器。ThinkSenso電子鼻是基于仿生模擬原理,采用多種非特異性傳感器獲取樣品多層次特征信息,通過計算機模式識別模糊判斷的方式針對不同樣品的氣味進行區(qū)分辨別的智能感官分析設備。

ThinkSenso電子鼻檢測技術主要是利用氣敏傳感器陣列對所測樣品的所有揮發(fā)出的氣體成分進行整體響應。主要可分為五個部分,即包括樣品的采集、傳感器陣列、信號處理呈現(xiàn)、模式識別和數(shù)據(jù)處理。理想狀態(tài)下的電子鼻傳感器可以達到與人類鼻子相比擬的靈敏性,以及可以具有可重復性和穩(wěn)定性高等優(yōu)良性能。當所測樣品的揮發(fā)性氣體經(jīng)過傳感器陣列時,所有的傳感器與揮發(fā)的氣體發(fā)生一系列物理化學反應通過轉化為信號被采集并記錄下來。氣體化合物通過在傳感器表面不斷被吸附和洗脫,一直保持著動態(tài)的平衡。電子鼻可以通過對樣品揮發(fā)性成分進行檢測來反映整體的信息,也可以通過觀察比較不同傳感器對不同樣品物質響應信號的不同,來大致反映所測樣品的揮發(fā)性氣體含有某一類組分的氣體。


原理圖:

圖片 1.png

   


電子鼻的主要檢測對象揮發(fā)性的風味物質。電子鼻檢測系統(tǒng)中配備的10~14或更多個不同的金屬氧化物傳感器對醇類、醛類、烷烴類、碳氧化合物、氮氧化合物、芳香類化合物等有機物質有很好的選擇性。當一種或多種風味物質經(jīng)過電子鼻時,該風味物質的氣味指紋"被傳感器感知并經(jīng)過特殊的智能模式識別算法提取。不同風味物質的氣味指紋"信息不同,某些特定的風味物質(樣品的特征風味)可以表征樣品在不同的原料產(chǎn)地、不同的收貨時間、不同的加工條件、不同存放環(huán)境等多變量影響下的綜合質量信息。樣品氣味可以被電子鼻檢測系統(tǒng)學習和識別。用戶通過PCA、DFA、SIMCA、PLS、Euclidean Dis歐氏距離、CORRELATION相關系數(shù)、MAHALANOBIS馬氏距離、DP dis個體識別率、DI dis區(qū)分指數(shù)、Scores Dd得分值分離度、Eigenvalue Dd特征值分離度等等自帶的智能算法就能直觀的得測試結果圖。電子鼻主要適用于檢測含有揮發(fā)性物質的液體、固體樣品。


應用領域:

食品:酒類,飲料,茶葉,水產(chǎn)品,畜產(chǎn)品,禽肉蛋制品,蜂產(chǎn)品, 食用油,糧食貯存,果蔬及加工產(chǎn)品,乳及乳制品,調味料及發(fā)酵食品,各種湯料,香精香料,保健食品等。

制藥:中藥原料鑒別,中藥飲片品質控制,西藥配方,氣味分析等。

煙草:各種藥草的產(chǎn)地、等級、品種判斷、成品煙煙氣分析。

化工:化妝品,化工原料等品質及工藝控制等。

環(huán)境:惡臭污染,氣體泄漏,污水氣味監(jiān)控和現(xiàn)場檢查。

醫(yī)療診斷:通過病人呼出氣體檢查響應疾病,腫瘤篩查,消化功能等。


參數(shù):

臺式,工作條件:220V供電,USB接口連接電腦使用。

使用溫濕度范圍:0-40℃,5%-95%,不會產(chǎn)生冷凝。

測量時間:可設置范圍60s~6min


傳感器

傳感器10個金屬氧化物傳感器;每個傳感器對應一類氣味物質;所有傳感器可同時對樣品氣味響應,可優(yōu)化組合使用其中的任意傳感器;每個傳感器還可以獨立響應樣品氣味;傳感器可以單獨拆卸,單獨更換。

加熱方式:傳感器內置加熱,核心工作溫度200℃~400℃,10個傳感器獨自密封于單個傳感器倉內,無死體積。

傳感器氣室:鋁合金材質,表面光滑,在自然條件下表面可形成致密的保護膜,確保性能穩(wěn)定。


進樣系統(tǒng)

進樣方式:采用動態(tài)頂空進樣,進樣針采用側面開孔,防堵,提高進樣效率。

采樣系統(tǒng):兩個內置泵,采集樣品與傳感器清洗分別由兩個內置泵獨立進行。

清洗流量:5L/min,抽取外界空氣,經(jīng)內置活性炭管過濾。

樣品進氣流量:0.1 – 1 L/min,可程序控制調節(jié)。

軟件

軟件具有豐富的統(tǒng)計學分析方法包含且不于以下算法:完整智能模式識別以及分析系統(tǒng),包括PCA主成分分析、SIMCA分析、DFA判別函數(shù)分析、LDA線性判別分析、PLS偏最小二乘法。

原始數(shù)據(jù)可導出至TXT格式,方便數(shù)據(jù)進行其它算法的處理。


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