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惡臭監測儀

簡要描述:PEN3.5惡臭監測儀主要是由取樣操作器即氣路流量控制系統、氣體傳感器陣列和信號處理系統三種功能器件組成。原理就是模擬人的嗅覺器官對氣味進行感知、分析和判斷。

  • 產品型號:PEN3.5
  • 廠商性質:生產廠家
  • 更新時間:2024-08-21
  • 訪  問  量:3555

詳細介紹

品牌AIRSENSE/德國產地類別進口
應用領域環保

  PEN3.5惡臭監測儀特點:

  1. 穩定,對于新興的檢測技術,良好的穩定性和實用性是儀器的基礎;
  2. 小巧、便攜、高效重復性好,這一點對環境監測很重要尤其是野外現場檢測;
  3.分析時間快,一次循環分析時間不超過一分鐘,這得益于PEN3傳感器的高耐受溫度達500°C,可以使吸附在傳感器上的分子迅速脫除,這也有助于提高傳感器的使用壽命;
  4. 現場在線進樣,方便進行污染源監控;
  5. 常態分析(常態進樣、空氣作為背景氣),這是與人類的嗅覺建立相關性的基礎;
  6. 可直接接濃縮富集裝置和氣質聯用儀,方便開發儀器聯用檢測技術;
  7. 自動化程度高,自動調整檢測范圍(自動稀釋樣品功能)、自動校正功能、自動濃縮富集功能。
  PEN3.5惡臭監測儀主要是由取樣操作器即氣路流量控制系統、氣體傳感器陣列和信號處理系統三種功能器件組成。原理就是模擬人的嗅覺器官對氣味進行感知、分析和判斷。通過控制器將氣味分子采集回來,并流經氣體傳感器氣味分子被氣體傳感器陣列吸附,產生信號;生成的新號被送到信號處理子系統進行處理和加工;并由模式識別子系統對信號處理的結果做出判斷。通常情況下,氣體采集流向控制系統和氣體傳感器陣列被看成是PEN3.5便攜式電子鼻惡臭檢測儀的硬件部分,而信號處理子系統和模式識別子系統被看成是PEN3.5的軟件部分。
  電子鼻是—種仿生學的儀器,模擬人的嗅覺系統,通過陣列式氣體傳感器對未知樣品的響應,利用聚類數學算法,采用模式 識別的技術對樣品揮發出來的氣體進行檢測分析而定性或半定品分析樣品。它由氣體采栠控制系統、氣敏傳感器陣列、軟件分析系統等部分組成。氣體傳感器技術在氣味分析的各種應用需求中得到應用,其在空氣惡臭污染監測方面具有顯著優勢,已經有了比較廣泛而成熟的應用。
  PEN3.5惡臭監測儀主要是由取樣操作器即氣路流量控制系統、氣體傳感器陣列和信號處理系統三種功能器件組成。原理就是模擬人的嗅覺器官對氣味進行感知、分析和判斷。通過控制器將氣味分子采集回來,并流經氣體傳感器氣味分子被氣體傳感器陣列吸附,產生信號;生成的新號被送到信號處理子系統進行處理和加工;并終由模式識別子系統對信號處理的結果做出判斷。通常情況下,氣體采集流向控制系統和氣體傳感器陣列被看成是PEN3.5惡臭監測儀的硬件部分,而信號處理子系統和模式識別子系統被看成是PEN3.5便攜式電子鼻惡臭檢測儀的軟件部分。
  取樣操作器:即氣路流量控制系統是依靠多年的氣體流量控制經驗開發的技術,主要部件是自動進樣泵和流量控制器。它保證了在各種復雜的情況下電子鼻內部氣流的穩定,使PEN3.5惡臭監測儀實現了在實驗室、在線控制、環境監測等各種復雜狀況下正常使用,起著類似與人的鼻子。
  氣體傳感器陣列:德國PEN3.5惡臭監測儀采用十個不同的金屬氧化物傳感器作為傳感器陣列,這是PEN3.5惡臭監測儀硬件的核心部分。
  信號處理系統:開發的Winmuster軟件具有K-NN(歐氏距離、馬氏距離)、DFA判別函數分析、PCA主成分分析、LDA線性判別分析、PLS偏小二乘法等流行算法。
  依據(參考)標準:
  檢測主要是依據GB/T14675-1993《空氣質量惡臭的測定三點比較式嗅袋法》排污標準數據為指紋模板評價,即GB14554-1993《惡臭污染物排放標準》三級標準。實時檢測數據與國標指紋模板對比, 直接得出無量綱臭氣濃度(OU)值和響應程度。
  應用方向:
  環境監測站、環保局
  石化廠、 煉油廠
  化工園區
  畜牧養殖場
  垃圾填埋場
  污水處理廠
  香水制造廠、食品加工廠、藥品 加工廠、化肥廠等化工廠
  取樣操作器:即氣路流量控制系統是依靠AIRSENSE多年的氣體流量控制經驗開發的技術,主要部件是自動進樣泵和流量控制器。它保證了在各種復雜的情況下電子鼻內部氣流的穩定,使PEN3.5實現了在實驗室、在線控制、環境監測等各種復雜狀況下正常使用,類似于人類鼻子的取樣作用。
  氣體傳感器陣列:PEN3.5采用十個不同的金屬氧化物傳感器作為傳感器陣列,這是PEN3.5硬件的核心部分。AIRSENSE公司是傳感器生產廠家之一,經過多年的實踐總結,確定使用十個不同的金屬氧化物傳感器作為傳感器陣列效果。
  信號處理系統:AIRSENSE開發的Win muster軟件具有K-NN(歐氏距離、馬氏距離)、DFA判別函數分析、PCA主成分分析、LDA線性判別分析、PLS偏小二乘法等流行算法。

 

 

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