本文采用電子鼻對(duì)刨花板氣味進(jìn)行檢測(cè)，探索一種更便捷高效的人造板氣味檢測(cè)方法。定制家具主要原材料為刨花板，因此以刨花板板材作為試驗(yàn)對(duì)象，共收集了183份刨花板樣品。

檢測(cè)儀器

德國AIRSENSE公司PEN3型電子鼻 ，主要由取樣操作器、氣體傳感器陣列和信號(hào)處理系統(tǒng)組成。其中，傳感器陣列由10個(gè)不同的金屬氧化物傳感器組成。PEN3型電子鼻氣味檢測(cè)的原理：通過取樣裝置采集樣品的氣味分子，并流經(jīng)氣體傳感器，氣味分子被氣體傳感器陣列吸附，產(chǎn)生信號(hào)。生成的信號(hào)被送到信號(hào)處理系統(tǒng)進(jìn)行處理和加工，得出各傳感器樣品氣味數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)大氣數(shù)據(jù)的相對(duì)電阻率（G/G0）值，最后由設(shè)備自帶軟件輸出檢測(cè)結(jié)果。通過軟件自帶的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，以不同樣品的電阻率值為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)對(duì)不同氣味等級(jí)的樣品進(jìn)行分類。

分析方法

將電子鼻采集到的所有刨花板樣品的氣味數(shù)據(jù)，分別采用主成分分析法（PCA）、線性判別法（LDA）和負(fù)荷加載分析法（Loadings）進(jìn)行分析。在用PCA進(jìn)行分析時(shí)，兩個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率相加大于95%時(shí)，則表示最終結(jié)果具備較好的分析可行性。LDA分析方法的基本原理是將高維的模式樣本投影到最佳鑒別矢量空間，投影后保證模式樣本在新的子空間有最大的類間距離和最小的類內(nèi)距離，具有分類效果好、易實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)，該分析方法注重類別的分類以及各種組之間的距離分析。Loadings分析方法通常用來檢查在PCA空間（由模型數(shù)據(jù)中主成分變換所得）中傳感器對(duì)模型數(shù)據(jù)分布的影響，即可判定各傳感器對(duì)分類的貢獻(xiàn)率。

結(jié)果與分析

由圖2和圖3可知，電子鼻對(duì)刨花板氣味成分有明顯響應(yīng)，且每個(gè)傳感器響應(yīng)各不相同，表明利用電子鼻PEN3對(duì)不同的刨花板氣味進(jìn)行識(shí)別具備可行性。圖4為183份刨花板樣品的氣味電子鼻檢測(cè)數(shù)據(jù)的PCA分析圖。從圖4可知，第一主成分軸（橫軸）和第二主成分軸（縱軸）貢獻(xiàn)率分別為81.99%和17.39%，總貢獻(xiàn)率達(dá)99.38%，兩個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率相加大于95%，表示采用此2個(gè)主成分的數(shù)據(jù)來分析刨花板樣品的氣味分類情況可行。從圖6中可看出，6號(hào)傳感器W1S（對(duì)甲基類靈敏）和7號(hào)傳感器W1W（對(duì)硫化物靈敏）的響應(yīng)值最大，說明這兩個(gè)傳感器對(duì)PCA分析時(shí)第一主成分和第二主成分的貢獻(xiàn)率最大，也表明在判別樣品的過程中起到的作用最大。

結(jié)論與建議

本試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，不同刨花板樣品的電子鼻氣味檢測(cè)數(shù)據(jù)有差異，而且采用PCA分析方法能很好地分類氣味級(jí)為0級(jí)、1級(jí)和4級(jí)的刨花板樣品的電子鼻數(shù)據(jù)，表明采用電子鼻檢測(cè)刨花板樣品的氣味等級(jí)具有可行性。建議事先選擇各種氣味等級(jí)的樣本量足夠大的刨花板樣品作為數(shù)據(jù)庫樣本，嚴(yán)格按LY/T 3236—2020方法對(duì)樣品氣味進(jìn)行檢測(cè)，同時(shí)使用電子鼻采集各樣品氣味數(shù)據(jù)，通過PCA等化學(xué)計(jì)量學(xué)分析方法建立樣品按照LY/T 3236—2020進(jìn)行氣味等級(jí)檢測(cè)的結(jié)果與電子鼻數(shù)據(jù)間的模型，形成刨花板氣味等級(jí)電子鼻檢測(cè)數(shù)據(jù)庫，以實(shí)現(xiàn)新樣品的電子鼻快速檢測(cè)。