电子鼻在环境监测中的应用与进展

电子鼻是一种模拟生物嗅觉工作原理的新形仿生检测系统,通常由交叉敏感的气体传感器阵列和适当的模式识别算法组成,可用于检测、分析和鉴别简单或复杂气味。作为新近发展的检测方法,它具有通用、快速、多功能、使用简单、低成本、便携、可自动化和在线监测等优势,在食品加工、环境监测、公共安全和医学诊断等诸多领域得到广泛的应用。随着在线连续在线监测的需求越来越迫切,电子鼻也显示了其在环境监测中的应用潜力。文章首先介绍了电子鼻技术的概念、原理、发展历史等信息,在此基础上综述了电子鼻技术在大气、水、土壤和固体废物等环境监测中的应用与进展,并指出电子鼻在可定位在大样本初筛、突发污染应急快速筛查和污染源排放报警性监测等方面。

碳纳米管及其修饰物对挥发性有机物气敏性的研究

通过化学气相沉积(CVD)方法合成单壁碳纳米管(SWCNTs)和多壁碳纳米管(MWCNTs),并经过硝酸酸化预处理.在缩合剂N,N’-二环己基碳化二亚胺(DCC)作用下,多壁碳纳米管经过乙二胺、十二胺和联苯胺的修饰生产新的纳米颗粒.将五种材料的悬浮液喷涂于Al2O3基底的金叉指电极上,构成气敏传感器,以甲醛、苯、甲苯、二甲苯作为测试气体,通过电化学分析仪测试他们在不同气体种类和浓度下的导电率.实验表面传感器在常温下具有较高的灵敏度和重复性,传感器之间有一定的选择性差异,可以构成传感器阵列,应用于具有复杂组分的挥发性有机气体定性和定量检测中.

金属粒子掺杂的多壁碳纳米管气敏性研究

分别利用化学还原和电化学镀覆方法,对经过浓硫酸浓硝酸混合液酸化预处理的多壁碳纳米管进行Pd和Cu的掺杂,并制备成电流型气敏传感器.以甲醛、苯、甲苯、二甲苯作为测试气体,通过电化学分析仪测试它们在不同气体种类和体积分数下的响应.实验结果表明,传感器在常温下具有较高的灵敏度和重复性,金属粒子的掺杂使传感器的灵敏性和选择性都有较大的改变.影响气敏特性的主要因素包括:碳纳米管自身的结构缺陷、气体分子与金属团簇的反应、金属粒子形成的局部催化活性中心.

可鉴别室内有害气体的铟锡氧化物薄膜气敏特性研究

采用无机试剂SnCl2 ·2H2 O及InCl3·4H2 O为原料 ,用溶胶 -凝胶提拉法制备了铟锡比不同的氧化铟锡薄膜构成的气敏传感器阵列 ,并对薄膜的电学性能及气敏性能进行了表征。结果表明 ,不同铟锡比组成的氧化铟锡薄膜不但载流子浓度不同 ,而且导电类型也不同 ,即阵列中每个传感器薄膜的载流子浓度和导电类型是不同的。当气体分子与阵列中的传感器表面接触时 ,由于载流子种类、载流子浓度、费米能级等的不同 ,导致电荷转移情况也不同 ,使得阵列具有很好的选择性。通过对甲醛、苯、甲苯、二甲苯的测试 ,证明此阵列对四种室内污染气体具有较好的选择性。

氯化铜掺杂的多壁碳纳米管对甲醛的气敏响应研究

按照一定的质量比将CuCl2与多壁碳纳米管悬浊液超声掺杂。将纯的多壁碳纳米管悬浊液和掺杂后的碳管悬浊液分别旋涂在真空溅射的叉指金电极上,干燥后作为气敏膜。分别检测两组气敏膜暴露于甲醛气体前后的电流变化,并计算其灵敏度。掺杂后的多壁碳管气敏膜的灵敏度显著提高,且响应与恢复时间均明显缩短;室温下该传感器的响应非常稳定。CuCl2掺杂所导致的多壁碳管结构缺陷的增加可能是提高掺杂后碳管气敏响应的重要因素。

仿生“蚯蚓”机器人的SMA执行器实现

虽然从生物学角度来说,蚯蚓的波浪式运动机制已经相当清楚,但在小尺寸下人工蚯蚓的实现仍然是极具挑战性的工作。采用记忆合金材料(SMA),设计实现了用于仿生蚯蚓机器人的执行器,并通过该执行器的动作循环模仿,实现了蚯蚓的波浪式运动。实现的人工蚯蚓共有四单元,每一单元都有可独立驱动的执行器。执行器由一根或三根SMA弹簧构成,其波动式运动的最高频率为0.6 Hz。每一单元人工蚯蚓,都被覆特定形状的软硅胶皮,该硅胶皮提供了SMA执行器的对抗力,同时也是安装微型腿的平台,从而进一步提高了人工蚯蚓的运动效率。初步的测试显示该执行器工作有效,人工蚯蚓的运动速度可达2.5mm/s,与真实的蚯蚓运动速度相近。

基于气敏传感器阵列和PCA的猪肉新鲜度快速分类方法

根据猪肉的腐败机理及其气味特征,合理选用了气敏传感器阵列,建立了一套用于猪肉新鲜度识别的电子鼻系统。通过不同保存温度不同时间的猪肉样品的电子鼻检测实验,探讨了电子鼻的实时响应特性的补偿方法和基于PCA的猪肉新鲜度的判别模式。同时采用挥发性盐基氮(TVBN)和微生物菌落总数检测实验进行对比分析。结果表明:在不同实验条件下,由于微生物作用产生的猪肉腐败规律,可由电子鼻实时检测;把温湿度信息作为PCA输入分量,能较好补偿温湿度造成的传感器误差。但是对于不同保存温度,判别模式是不同的。结果也表明,建立的电子鼻系统可以分析腐败过程,并半定量地表征猪肉腐败水平。

基于BP神经网络的猪肉新鲜度检测方法

猪肉在储藏、加工和运输过程中因为腐败会挥发出氨气、硫化氢等,据此选择8个金属氧化物半导体气敏传感器构成检测阵列,运用改进的BP神经网络算法建立猪肉新鲜度智能检测的数学模型,从而构建了猪肉新鲜度检测电子鼻系统。通过检测实验构建样本数据集,并对识别模型进行训练、测试,结果表明该模型对猪肉新鲜度的预测结果与用理化分析方法所得实际结果具有很好的吻合度,预测准确率大于90%。

基于嵌入式系统的电子鼻研究与实现

研制了一种基于ARM7和μC/OS-Ⅱ的便携式电子鼻系统,包括传感器阵列、信号采集模块、嵌入式系统和模式识别等模块,其中ARM7选用飞利浦公司的LPC2214,模式识别采用BP神经网络。选用TGS822,TGS826,TGS800,TGS825作为传感器阵列对贮藏在5℃的猪肉进行品质检测时,系统整体识别正确率达到90.9%,并且表现出较强的稳定性。系统具有体积小,功耗较低,携带方便等优点。

人工智能顶级玩家

从2016年年初AlphaGo战胜李世石，获得韩国棋院颁发的“名誉职业九段”证书开始，人工智能逐渐进入大众的视野。2017年是人工智能作为科学概念提出的61周年，愈演愈烈的AI浪潮成为最引人注目的科技热点之一。近年来，随着人工智能的计算能力大幅提升，深度学习算法不断提高，机器学习变得更为强大。

丹东纺织高等专科学校校志

一、学校沿革丹东纺织高等专科学校(简称丹东纺专)座落于丹东市大专院校比较集中的蛤蟆塘镇文化路。丹东纺专始建于1990年3月,该校前身分属丹东大学、丹东丝绸工业学校。1989年10月经丹东市市长办公会议研究决定,将1983年建立的地方高校丹东大学与1958年建校的原中国纺织工业部所属的中专丹东丝绸工业学校合并为一所工科类地方高校。后经国家教委批准,定名为丹东纺织高等专科学校(对外仍保留丹东丝绸工业学校名称)。