一种智能嗅辨方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及一种智能嗅辨方法和系统，方法包括：对待测气体进行采集和分析，得到待测气体的样本信息；将样本信息输入至训练好的气味检测模型，得到气味客观化等级和溯源结果；气味检测模型采用以下方式构建：获取样本数据，每种样本数据中至少包括K种气味物质，每种气味物质均包含CAS号和量化值；以气味客观化等级为因变量，K种气味物质为自变量构建深度学习模型，并根据气味轨迹图从异味中筛选出典型气味物质，根据典型气味物质的感知阈值和刺激阈值，调整深度学习模型的权重系数；采用样本数据对深度学习模型进行训练，得到训练好的气味检测模型。本发明专利技术能快速对空气中的气味进行客观化等级评价、气味溯源、溯源可视化以及有毒物质的定量。毒物质的定量。毒物质的定量。

【技术实现步骤摘要】
一种智能嗅辨方法和系统


[0001]本专利技术涉及空气质量检测
，特别是涉及一种智能嗅辨方法和系统。

技术介绍

[0002]空气质量关系到人员的健康，目前由于工业化影响，空气中存在很多对人有毒的气体成分，同时有些成分存在比较刺激的气味。对有毒气体的检测往往使用大型分析仪器，针对不同的组分采取不同设备，专业度较高。对异味的检测目前只能通过气味嗅辨员的鼻子去实际感受，实际上很多异味物质也存在较高的毒性，对从业人员存在极高的职业危害。发现气味问题后找到气味的源头并进行整改，目前也需要专业设备和经验丰富人员花费大量时间进行分析，但是溯源结果体现的物质名称和浓度很难和气味进行关联。

技术实现思路

[0003]本专利技术所要解决的技术问题是提供一种智能嗅辨方法和系统，能够实现分析样本中的有毒有害气体，并对空气中的气味进行客观化等级评价。
[0004]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种智能嗅辨方法，包括以下步骤：对待测气体进行采集和分析，得到待测气体的样本信息；将所述样本信息输入至训练好的气味检测模型，得到气味客观化等级和溯源结果；其中，所述气味检测模型采用以下方式构建：获取样本数据，每种样本数据中至少包括K种气味物质，每种气味物质均包含CAS号和量化值；以所述气味客观化等级为因变量，K种气味物质为自变量构建深度学习模型，并根据气味轨迹图从异味中筛选出典型气味物质，根据所述典型气味物质的感知阈值和刺激阈值，调整所述深度学习模型的权重系数；采用所述样本数据对调整权重系数后的所述深度学习模型进行训练，得到训练好的气味检测模型。
[0005]所述对待测气体进行采集和分析，得到待测气体的样本信息具体为：将所述待测气体送入进气口；通过激光仪对所述待测气体的甲醛成分进行分析；通过PID检测器获取所述待测气体的多组电信号；通过FID检测器对所述待测气体的总碳氢含量进行分析；通过GC
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检测器对所述待测气体中的气味物质进行分析。
[0006]所述通过GC
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检测器对所述待测气体中的气味物质进行分析时包括两种模式：模式一，所述待测气体的浓度值超过对应检出限时，将所述待测气体直接送入GC
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检测器进行分析；模式二，所述待测气体的浓度值低于对应检出限时，先将所述待测气体进行富集，
接着对富集后的气体进行热脱附，然后将热脱附后的气体送入GC
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检测器进行分析。
[0007]所述智能嗅辨方法还包括报告生成步骤，所述报告生成步骤根据所述气味客观化等级和溯源结果生成报告，并进行展示。
[0008]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种智能嗅辨系统，包括：样本采集分析装置，用于对待测气体进行采集和分析，得到待测气体的样本信息；气味嗅辨模块，用于将所述样本信息输入至训练好的气味检测模型，得到气味客观化等级和溯源结果；所述气味检测模型采用以下方式构建：获取样本数据，每种样本数据中至少包括K种气味物质，每种气味物质均包含CAS号和量化值；以所述气味客观化等级为因变量，K种气味物质为自变量构建深度学习模型，并根据气味轨迹图从异味中筛选出典型气味物质，并根据所述典型气味物质的感知阈值和刺激阈值，调整所述深度学习模型的权重系数；采用所述样本数据对所述深度学习模型进行训练，得到训练好的气味检测模型。
[0009]所述样本采集分析装置包括进气口，所述进气口处设置有激光仪，所述激光仪用于对所述待测气体的甲醛成分进行分析；所述进气口还通过第一管线分别与PID检测器和FID检测器相连，所述PID检测器用于获取所述待测气体的多组电信号；所述FID检测器用于对所述待测气体的总碳氢含量进行分析；所述进气口还通过第二管线与GC
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检测器相连，所述GC
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检测器用于对所述待测气体中的气味物质进行分析。
[0010]所述第一管线为加热管线并进行过老化处理。
[0011]所述第二管线包括切换阀，所述切换阀的第一端与所述进气口相连，第二端与所述GC
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检测器，第三端与富集管的输入端相连，所述富集管的输出端与热脱附仪的输入端相连，所述热脱附仪的输出端与所述GC
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检测器相连。
[0012]所述的智能嗅辨系统还包括报告生成模块，所述报告生成模块用于根据所述气味客观化等级和溯源结果生成报告，并进行展示。
[0013]有益效果由于采用了上述的技术方案，本专利技术与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本专利技术通过构建样本采集分析装置和气味检测模型，将样本采集分析装置获取到的样本信息输入至气味检测模型，可以直接得到气味客观化等级，并给出溯源结果，整个过程方便简单无需人工嗅辨，使得单个样品的检测周期由1周缩短至30 min，同时气味的精度可以控制在0.3级以内，同时解决浓度与等级的关联性问题。另外，本专利技术中的样本采集分析装置增加了保温线路和老化管线功能，提高了整个系统的检测精度。
附图说明
[0014]图1是本专利技术实施方式中样本采集分析装置的结构方框图；图2是本专利技术实施方式中气味嗅辨模块的原理图；图3是单一物质的气味轨迹图；图4是两种物质同比例混合耦合气味轨迹图；图5是两种物质任意比例混合耦合气味轨迹图；图6是车内气体智能嗅辨系统快速分析报告展示图。
具体实施方式
[0015]下面结合具体实施例，进一步阐述本专利技术。应理解，这些实施例仅用于说明本专利技术而不用于限制本专利技术的范围。此外应理解，在阅读了本专利技术讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本专利技术作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
[0016]本专利技术的实施方式涉及一种智能嗅辨系统，包括：样本采集分析装置，用于对待测气体进行采集和分析，得到待测气体的样本信息；气味嗅辨模块，用于将所述样本信息输入至训练好的气味检测模型，得到气味客观化等级和溯源结果。
[0017]由于本实施方式的试验对象产生的挥发性有机物需要进入样本采集分析装置的各个单元进行分析，由于涉及多个模式切换和多个检测器，挥发成分大多具备极强的吸附性，本实施方式的样本采集分析装置的传输管路进行惰性化处理，定期对管路进行老化处理，并加装切换阀，如图1所示。富集后的气体在设备间的传输更需要保温处理，由于分析气体采样量很少，为了降低检测误差，本实施方式中的气路管径采用3 mm管路。
[0018]如图1所示，本实施方式的样本采集分析装置包括进气口，所述进气口处设置有激光仪，所述激光仪用于对所述待测气体的甲醛成分进行分析；所述进气口还通过第一管线分别与PID检测器和FID检测器相连，所述PID检测器用于获取所述待测气体的多组电信号；所述FID检测器用于对所述待测气体的总碳氢含量进行分析；所述进气口还通过第二管线与GC
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检测器相连，所述GC
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检测器用于对所述待测气体中的气味物质进行分析。所述第二管线包括切换阀，所述切换阀的第一端与所述进气口相连，第二端与所述GC<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能嗅辨方法，其特征在于，包括以下步骤：对待测气体进行采集和分析，得到待测气体的样本信息；将所述样本信息输入至训练好的气味检测模型，得到气味客观化等级和溯源结果；其中，所述气味检测模型采用以下方式构建：获取样本数据，每种样本数据中至少包括K种气味物质，每种气味物质均包含CAS号和量化值；以所述气味客观化等级为因变量，K种气味物质为自变量构建深度学习模型，并根据气味轨迹图从异味中筛选出典型气味物质，根据所述典型气味物质的感知阈值和刺激阈值，调整所述深度学习模型的权重系数；采用所述样本数据对调整权重系数后的所述深度学习模型进行训练，得到训练好的气味检测模型。2.根据权利要求1所述的智能嗅辨方法，其特征在于，所述对待测气体进行采集和分析，得到待测气体的样本信息具体为：将所述待测气体送入进气口；通过激光仪对所述待测气体的甲醛成分进行分析；通过PID检测器获取所述待测气体的多组电信号；通过FID检测器对所述待测气体的总碳氢含量进行分析；通过GC
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检测器对所述待测气体中的气味物质进行分析。3.根据权利要求2所述的智能嗅辨方法，其特征在于，所述通过GC
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检测器对所述待测气体中的气味物质进行分析时包括两种模式：模式一，所述待测气体的浓度值超过对应检出限时，将所述待测气体直接送入GC
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检测器进行分析；模式二，所述待测气体的浓度值低于对应检出限时，先将所述待测气体进行富集，接着对富集后的气体进行热脱附，然后将热脱附后的气体送入GC
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检测器进行分析。4.根据权利要求3所述的智能嗅辨方法，其特征在于，还包括报告生成步骤，所述报告生成步骤根据所述气味客观化等级和溯源结果生成报告，并进行展示。5.一种智能嗅辨系统，其特征在于，包括：样本采集分析装置，用...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚谦，王焰孟，杜天强，李传杰，胡俊艳，李骊璇，武金娜，吕恒绪，曹建骁，杨春旺，陈鲁铁，刘亚林，
申请(专利权)人：中汽研汽车零部件检验中心宁波有限公司，
类型：发明
国别省市：