Jump to content

Электронный нос

Электронный нос был настроен на ось восприятия приятности запаха, т.е. на ось в диапазоне от очень приятного (например, роза) до очень неприятного (например, скунс). Это позволило eNose почувствовать запах новых запахов, с которыми он никогда раньше не сталкивался, но при этом генерировать оценки приятности запахов, которые в высокой степени согласуются с оценками человека, независимо от культурного происхождения субъекта. Это предполагает наличие врожденного компонента приятности запаха, который тесно связан с молекулярной структурой. [1]

Электронный нос — это электронное сенсорное устройство, предназначенное для обнаружения запахов и вкусов . Выражение «электронное зондирование» относится к способности воспроизводить чувства человека с помощью массивов датчиков и систем распознавания образов .

С 1982 года [2] были проведены исследования по разработке технологий, обычно называемых электронными носами, которые могли бы обнаруживать и распознавать запахи и вкусы. Этапы процесса распознавания аналогичны обонянию человека и выполняются для идентификации, сравнения, количественной оценки и других приложений, включая хранение и поиск данных . Некоторые такие устройства используются в промышленных целях.

Другие методы анализа запахов

[ редактировать ]

Во всех отраслях оценка запаха обычно выполняется с помощью сенсорного анализа человека, хемосенсоров или газовой хроматографии . Последний метод дает информацию о летучих органических соединениях , но корреляция между аналитическими результатами и средним восприятием запаха не является прямой из-за потенциальных взаимодействий между несколькими пахучими компонентами.

В детекторе запаха Wasp Hound механическим элементом является видеокамера, а биологическим элементом — пять ос-паразитов, приученных роиться в ответ на присутствие определенного химического вещества. [3]

Ученый Александр Грэм Белл популяризировал идею о том, что запах трудно измерить. [4] и в 1914 году сказал следующее:

Вы когда-нибудь измеряли запах? Можете ли вы сказать, что один запах вдвое сильнее другого? Можете ли вы измерить разницу между двумя видами запаха и другим? Совершенно очевидно, что у нас очень много разных запахов, от запаха фиалок и роз до асафетиды.Но пока вы не сможете измерить их сходство и различие, у вас не будет науки о запахах. Если вы амбициозны в поисках новой науки, измерьте запах.

- Александр Грэм Белл, 1914 г. [5]

За десятилетия, прошедшие с тех пор, как Белл сделал это наблюдение, такая наука о запахах не возникла, и только в 1950-х годах и позже был достигнут какой-либо реальный прогресс. [4] Общая проблема при обнаружении запаха заключается в том, что оно предполагает измерение не энергии, а физических частиц. [6]

Принцип работы

[ редактировать ]

Электронный нос был разработан для имитации обоняния человека и действует как неразделительный механизм: т.е. запах/вкус воспринимается как глобальный отпечаток пальца. [7] По сути, прибор состоит из отбора проб из парового пространства, массива химических датчиков и модулей распознавания образов для генерации шаблонов сигналов, которые используются для характеристики запахов. [8]

Электронные носы состоят из трех основных частей: системы доставки проб, системы обнаружения и вычислительной системы. [9]

Система доставки проб позволяет генерировать свободное пространство (летучие соединения) пробы, то есть анализируемую фракцию. Затем система вводит это свободное пространство в систему обнаружения электронного носа. Система подачи проб необходима для обеспечения постоянных условий эксплуатации. [8]

Система обнаружения, состоящая из набора датчиков, является «реактивной» частью прибора. При контакте с летучими соединениями сенсоры реагируют, а значит, испытывают изменение электрических свойств. [8]

В большинстве электронных носов каждый датчик чувствителен ко всем летучим молекулам, но каждая по-своему. Однако в биоэлектронных носах используются рецепторные белки, которые реагируют на определенные молекулы запаха. В большинстве электронных носов используются массивы химических датчиков , которые реагируют на летучие соединения при контакте: адсорбция летучих соединений на поверхности датчика вызывает физическое изменение датчика. [10] Конкретный ответ фиксируется электронным интерфейсом, преобразующим сигнал в цифровое значение. Записанные данные затем вычисляются на основе статистических моделей. [11]

Биоэлектронные носы используют обонятельные рецепторы – белки, клонированные из биологических организмов, например человека, которые связываются со специфическими молекулами запаха. Одна группа разработала биоэлектронный нос, который имитирует сигнальные системы, используемые человеческим носом для восприятия запахов с очень высокой чувствительностью: фемтомолярными концентрациями. [12]

Наиболее часто используемые датчики для электронных носов включают в себя:

  • Приборы металл-оксид-полупроводник (МОП) - датчики металл-оксид-полупроводник содержат покрытие из оксида металла с электрическим сопротивлением, которое меняется в присутствии целевого газа. О наличии целевого газа можно судить путем измерения изменения сопротивления слоя оксида металла с течением времени. [13]
  • проводящие полимеры – органические полимеры, проводящие электричество. [14]
  • полимерные композиты - аналогичны проводящим полимерам, но состоят из непроводящих полимеров с добавлением проводящего материала, такого как углеродная сажа.
  • кварцевые микровесы (ККМ) – способ измерения массы на единицу площади путем измерения изменения частоты кварцевого резонатора. Это можно сохранить в базе данных и использовать для дальнейшего использования.
  • поверхностная акустическая волна (ПАВ) - класс микроэлектромеханических систем (МЭМС), которые полагаются на модуляцию поверхностных акустических волн для обнаружения физического явления. [15]
  • Масс-спектрометры можно миниатюризировать, чтобы сформировать устройство для газового анализа общего назначения. [16]

Некоторые устройства объединяют несколько типов датчиков в одном устройстве, например, QCM с полимерным покрытием. Независимая информация приводит к созданию гораздо более чувствительных и эффективных устройств. [17] Исследования потока воздуха вокруг собачьих носов и испытания на моделях в натуральную величину показали, что циклическое «обнюхивание», аналогичное действию настоящей собаки, полезно с точки зрения увеличения дальности действия и скорости реакции. [18]

В последние годы были разработаны другие типы электронных носов, которые используют масс-спектрометрию или сверхбыструю газовую хроматографию в качестве системы обнаружения. [11]

Вычислительная система объединяет ответы всех датчиков, что представляет собой входные данные для обработки данных. Эта часть прибора выполняет глобальный анализ отпечатков пальцев и предоставляет результаты и представления, которые можно легко интерпретировать. Более того, результаты электронного носа можно сопоставить с результатами, полученными другими методами (сенсорная панель, ГХ , ГХ/МС ). Многие системы интерпретации данных используются для анализа результатов. К таким системам относятся искусственная нейронная сеть (ИНС), [19] нечеткая логика , методы хемометрики, [20] модули распознавания образов и т. д. [21] Искусственный интеллект, в том числе искусственная нейронная сеть (ИНС), является ключевым методом управления запахами окружающей среды. [22]

Выполнение анализа

[ редактировать ]

В качестве первого шага необходимо обучить электронный нос квалифицированным образцам, чтобы создать справочную базу данных. Затем прибор сможет распознавать новые образцы, сравнивая отпечатки летучих соединений с теми, которые содержатся в его базе данных. Таким образом, они могут выполнять качественный или количественный анализ. Однако это также может создать проблему, поскольку многие запахи состоят из множества разных молекул, которые могут быть неправильно интерпретированы устройством, поскольку оно регистрирует их как разные соединения, что приводит к неверным или неточным результатам в зависимости от основной функции носа. [23] Также доступен пример набора данных электронного носа. [24] Этот набор данных можно использовать в качестве эталона для обработки сигналов электронного носа, особенно для исследований качества мяса. Двумя основными целями этого набора данных являются многоклассовая классификация говядины и прогнозирование микробной популяции с помощью регрессии.

Приложения

[ редактировать ]
Электронный нос, разработанный на кафедре аналитической химии (Химический факультет Гданьского политехнического университета ), позволяет быстро классифицировать образцы продуктов питания или окружающей среды.

Электронные носовые инструменты используются научно-исследовательскими лабораториями, лабораториями контроля качества и технологическими и производственными отделами для различных целей:

В лабораториях контроля качества

[ редактировать ]
  • Соответствие сырья, промежуточной и конечной продукции
  • Стабильность от партии к партии
  • Обнаружение загрязнения, порчи, фальсификации [25] [26]
  • Выбор происхождения или поставщика
  • Мониторинг условий хранения [27]
  • Контроль качества мяса. [28] [29]

В технологических и производственных цехах

[ редактировать ]
  • Управление изменчивостью сырья
  • Сравнение с эталонным продуктом
  • Измерение и сравнение влияния производственного процесса на продукцию
  • Последующая очистка на месте. Эффективность процесса.
  • Масштабируемый мониторинг
  • Уборка на месте, мониторинг.

На этапах разработки продукта

[ редактировать ]
  • Сенсорное профилирование и сравнение различных составов или рецептов
  • Бенчмаркинг конкурентоспособной продукции
  • Оценка влияния изменения процесса или ингредиента на сенсорные характеристики.

Возможные и будущие применения в области здравоохранения и безопасности.

[ редактировать ]
  • Обнаружение опасных и вредных бактерий, например, с помощью программного обеспечения, специально разработанного для распознавания запаха MRSA ( метициллин-резистентный золотистый стафилококк ). [30] Он также способен распознавать метициллинчувствительный S. aureus (MSSA) среди многих других веществ. Было высказано предположение, что при осторожном размещении в системах вентиляции больниц он может обнаружить и, следовательно, предотвратить заражение других пациентов или оборудования многими высокозаразными патогенами.
  • Обнаружение рака легких или других заболеваний путем обнаружения ЛОС ( летучих органических соединений ), которые указывают на заболевание. [31] [32] [33]
  • Выявление вирусных и бактериальных инфекций при ХОБЛ обострениях . [34]
  • Контроль качества пищевых продуктов, поскольку их можно удобно поместить в упаковку для пищевых продуктов , чтобы четко указать, когда продукты питания начали гнить, или использовать их в полевых условиях для обнаружения заражения бактериями или насекомыми. [35]
  • Носовые имплантаты могли бы предупреждать о присутствии природного газа для тех, у кого была аносмия или слабое обоняние.
  • Фонд картографии мозга использовал электронный нос для обнаружения раковых клеток мозга. [36] [37] [38] [39] [40] [41]

Возможные и будущие применения в области предотвращения преступности и безопасности.

[ редактировать ]
  • Способность электронного носа обнаруживать запахи без запаха делает его идеальным для использования в полиции, например, способность обнаруживать запахи бомбы, несмотря на другие запахи, переносимые по воздуху, которые могут сбить с толку полицейских собак.
  • Его также можно использовать в качестве метода обнаружения наркотиков в аэропортах. Благодаря тщательному размещению нескольких или более электронных носов и эффективных компьютерных систем можно было определить местонахождение наркотиков с точностью до нескольких метров менее чем за несколько секунд.
  • Существуют демонстрационные системы, которые обнаруживают пары, выделяемые взрывчатыми веществами, но в настоящее время они несколько уступают хорошо обученным собакам-ищейкам.

В экологическом мониторинге

[ редактировать ]
  • Для идентификации летучих органических соединений в пробах воздуха, воды и почвы. [42] [43]
  • Для защиты окружающей среды. [44] [45]


В различных примечаниях по применению описан анализ в таких областях, как производство ароматизаторов и ароматизаторов, продукты питания и напитки, упаковка, фармацевтика, косметика и парфюмерия, а также химические компании. В последнее время они также могут решать проблемы общественности в отношении мониторинга обонятельных неприятностей с помощью сетей полевых устройств. [46] [47] Поскольку уровень выбросов на объекте для некоторых источников может сильно различаться, электронный нос может стать инструментом для отслеживания колебаний и тенденций и оценки ситуации в режиме реального времени. [48] Это улучшает понимание важнейших источников запаха, что приводит к упреждающему управлению запахом. Моделирование в реальном времени представит текущую ситуацию, позволяя оператору понять, какие периоды и условия подвергают объект риску. Кроме того, существующие коммерческие системы [49] могут быть запрограммированы на активные оповещения на основе заданных значений (концентрация запаха, смоделированная в рецепторах/точках оповещения, или концентрация запаха в носу/источнике) для инициирования соответствующих действий.

См. также

[ редактировать ]
  1. ^ Хаддад, Рафи; Медхани, Абебе; Рот, Иегуда; Харель, Дэвид; Собель, Ноам (15 апреля 2010 г.). «Предсказание приятности запаха с помощью электронного носа» . PLOS Вычислительная биология . 6 (4): e1000740. Бибкод : 2010PLSCB...6E0740H . дои : 10.1371/journal.pcbi.1000740 . ПМЦ   2855315 . ПМИД   20418961 .
  2. ^ Персо, Кришна; Додд, Джордж (1982). «Анализ механизмов дискриминации в обонятельной системе млекопитающих с использованием модели носа». Природа . 299 (5881): 352–5. Бибкод : 1982Natur.299..352P . дои : 10.1038/299352a0 . ПМИД   7110356 . S2CID   4350740 .
  3. ^ «Осиная гончая» . Научный центр. Архивировано из оригинала 16 июля 2011 года . Проверено 23 февраля 2011 г.
  4. ^ Jump up to: а б Грэм Белл (сентябрь 2003 г.). «Измерение запахов и одорантов» (PDF) . ХемоСенс . Архивировано из оригинала (PDF) 31 марта 2012 г. Проверено 22 августа 2011 г.
  5. ^ Мудрый, премьер-министр; Олссон, MJ; Каин, WS (2000). «Количественная оценка качества запаха». Химические чувства . 25 (4): 429–43. дои : 10.1093/chemse/25.4.429 . ПМИД   10944507 .
  6. ^ Вагстафф, Джереми (23 июня 2016 г.). «Пластика носа: запахи — последний рубеж умных датчиков» . Рейтер . Проверено 13 декабря 2020 г.
  7. ^ Мендес, Мария Лус Родригес (19 февраля 2016 г.). Электронные носы и языки в пищевой науке . Академическая пресса. ISBN  978-0-12-800402-9 .
  8. ^ Jump up to: а б с Гарднер, Дж.; Йинон, Иегуда (17 августа 2004 г.). Электронные носы и датчики для обнаружения взрывчатых веществ . Springer Science & Business Media. ISBN  978-1-4020-2318-7 .
  9. ^ Карами Х., Расех М. и Мирзаи-Галех Э. Качественный анализ окисления пищевого масла с использованием обонятельной машины. Продовольственная мера 14, 2600–2610 (2020 г.). https://doi.org/10.1007/s11694-020-00506-0
  10. ^ «Химическое зондирование» . Sensigent.com . 11 марта 2018 года . Проверено 26 июля 2023 г.
  11. ^ Jump up to: а б «Сенсорный эксперт и аналитические инструменты» . Alpha-mos.com . Архивировано из оригинала 23 октября 2008 г.
  12. ^ Джин, Хе Джун; Ли, Сан Хун; Ким, Тэ Хён; Пак, Джухун; Сон, Хён Сок; Пак, Тай Хён; Хон, Сынхун (2012). «Биоэлектронная носовая платформа на основе нановезикул, имитирующая передачу обонятельного сигнала человека». Биосенсоры и биоэлектроника . 35 (1): 335–41. дои : 10.1016/j.bios.2012.03.012 . ПМИД   22475887 .
  13. ^ Наземи, Халех; Джозеф, Аашиш; Парк, Джэу; Эмади, Арезу (2019). «Передовые технологии датчиков микро- и наногаза: обзор» . Датчики . 19 (6): 1285. Бибкод : 2019Senso..19.1285N . дои : 10.3390/s19061285 . ПМК   6470538 . ПМИД   30875734 .
  14. ^ Краткое изложение технологий электронного носа - Эндрю Хорсфилд [ нужна проверка ]
  15. ^ Рёк, Франк; Барсан, Николае; Веймар, Удо (2008). «Электронный нос: текущее состояние и будущие тенденции». Химические обзоры . 108 (2): 705–25. дои : 10.1021/cr068121q . ПМИД   18205411 .
  16. ^ «Состояние и будущие тенденции миниатюризации масс-спектрометрии» (PDF) .
  17. ^ Пол Вали, Р.; Уилкинсон, Пол Р.; Эймхонг, Сарайот Пол; Эрнандо-Гарсия, Хорхе; Санчес-Рохас, Хосе Луис; Абабне, Абдалла; Гимжевски, Джеймс К. (3 июня 2010 г.). «Механическая спектроскопия с преобразованием Фурье микроизготовленных электромеханических резонаторов: новый, богатый информацией импульсный метод для сенсорных приложений» (PDF) . Датчики и исполнительные механизмы B: Химические вещества . Том. 147, нет. 2. С. 508–516. дои : 10.1016/j.snb.2010.03.086 . ISSN   0925-4005 . Архивировано из оригинала 14 июля 2012 г. Проверено 14 февраля 2021 г.
  18. ^ Соседи, Мэтью Э.; МакКрехан, Уильям А.; Соседи, Джессика Л.; Кунц, Родерик Р.; Мендум, Томас; Онг, Та-Сюань; Гертсен, Джеффри; Гиллен, Грег Дж.; Крейвен, Брент А. (1 декабря 2016 г.). «Биомиметическое обнюхивание повышает эффективность обнаружения собачьего носа, напечатанного на 3D-принтере, и коммерческого детектора паров следов» . Научные отчеты . 6 (1): 36876. Бибкод : 2016NatSR...636876S . дои : 10.1038/srep36876 . ПМК   5131614 . ПМИД   27906156 .
  19. ^ Скарыш, Анжелика; Альхалифа, Ясер; Дарнли, Карин; Эддлстон, Майкл; Ху, Ян; Макларен, Дункан Б.; Нейлон, Уильям Х.; Салман, Далия; Сикора, Мартин; Томас, К. Л. Пол; Солтоджио, Андреа (2018). «Сверточные нейронные сети для автоматизированного целевого анализа данных необработанной газовой хроматографии-масс-спектрометрии». Международная совместная конференция по нейронным сетям 2018 (IJCNN) . стр. 1–8. дои : 10.1109/IJCNN.2018.8489539 . ISBN  978-1-5090-6014-6 . S2CID   52989098 .
  20. ^ Расех, Мансур; Карами, Хамед (23 марта 2021 г.). «Применение электронного носа с методами хемометрики для выявления мошенничества с соками» . Журнал пищевой промышленности и консервации . 45 (5). Уайли. дои : 10.1111/jfpp.15432 . ISSN   0145-8892 . S2CID   233676947 .
  21. ^ «То, что знает нос» . Экономист . 9 марта 2006 г. Архивировано из оригинала 31 мая 2011 г.
  22. ^ Сарра, Тициано; Галанг, Марк Джино; Баллестерос, Флоренсио; Бельджорно, Винченцо; Наддео, Винченцо (декабрь 2019 г.). «Управление запахами окружающей среды с помощью искусственной нейронной сети – обзор» . Интернационал окружающей среды . 133 (Часть B): 105189. doi : 10.1016/j.envint.2019.105189 . ПМИД   31675561 .
  23. ^ Краткое описание технологий электронного носа [ нужна проверка ]
  24. ^ Виджая, ДР; Сарно, Рианарто; Зулайка, Энни (2018). «Электронный носовой набор данных для мониторинга качества говядины в неконтролируемых условиях окружающей среды» . Данные вкратце . 21 : 24:14–24:20. Бибкод : 2018DIB....21.2414W . дои : 10.1016/j.dib.2018.11.091 . ПМК   6282642 . ПМИД   30547068 .
  25. ^ Карами Х., Расех М., Мирзаи-Галех Э. Применение системы E-nose для обнаружения фальсификаций в смешанных пищевых маслах с использованием хемометрических методов. J Пищевой консервант. 2020; 44:е14696. https://doi.org/10.1111/jfpp.14696
  26. ^ Расех, М., Карами, Х. Применение электронного носа с методами хемометрики для обнаружения мошенничества с соками. J Пищевой консервант. 2021 год; 45:е15432. https://doi.org/10.1111/jfpp.15432
  27. ^ Карами Х., Расех М. и Мирзаи-Галех Э. (2020). Сравнение хемометрических и официальных методов AOCS для прогнозирования срока годности пищевого масла. Хемометрика и интеллектуальные лабораторные системы, 206, 104165. https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2020.104165.
  28. ^ Виджая, ДР; Сарно, Рианарто; Зулайка, Энни (2017). «Разработка мобильного электронного носа для контроля качества говядины» . Procedia Информатика . 124 : 728–735. дои : 10.1016/j.procs.2017.12.211 .
  29. ^ Карунатилака, Санджива Р.; Эллсворт, Закари; Якс, Бетси Джин (сентябрь 2021 г.). «Обнаружение разложения у махи-махи, горбыля, красного луциана и слабой рыбы с помощью электронного носового датчика и хемометрического моделирования» (PDF) . Журнал пищевой науки . 86 (9). США: Уайли-Блэквелл: 4148–4158. дои : 10.1111/1750-3841.15878 . ISSN   1750-3841 . ПМИД   34402528 . S2CID   237149759 .
  30. ^ Дутта, Ритабан; Дутта, Ритабрата (2006). «Интеллектуальный байесовский классификатор (IBC) для классификации ЛОР-инфекций в больничных условиях» . Биомедицинская инженерия онлайн . 5:65 . дои : 10.1186/1475-925X-5-65 . ПМЦ   1764885 . ПМИД   17176476 .
  31. ^ Драгонери, Сильвано; Ван дер Ши, Марк П.; Массаро, Томмазо; Скьявулли, Нунциа; Бринкман, Пол; Пинка, Армандо; Каррату, Пьерлуиджи; Спаневелло, Антонио; Реста, Онофрио (2012). «Электронный нос отличает выдыхаемый воздух пациентов со злокачественной мезотелиомой плевры от контрольной группы». Рак легких . 75 (3): 326–31. дои : 10.1016/j.lungcan.2011.08.009 . hdl : 11586/130383 . ПМИД   21924516 .
  32. ^ Тиммс, Крис; Томас, Пол С; Йейтс, Дебора Х (2012). «Выявление гастроэзофагеальной рефлюксной болезни (ГЭРБ) у больных обструктивной болезнью легких с использованием профиля выдоха». Журнал исследований дыхания . 6 (1): 016003. Бибкод : 2012JBR.....6a6003T . дои : 10.1088/1752-7155/6/1/016003 . ПМИД   22233591 . S2CID   5307745 .
  33. ^ Биков, Андрас; Эрнади, Мартон; Короси, Беата Зита; Кунос, Ласло; Жамбоки, Габриэлла; Сутто, Золтан; Тарноки, Адам Домонкос; Тарноки, Дэвид Ласло; Лошончи, Дьёрдь; Хорват, Ильдико (декабрь 2014 г.). «Скорость выдоха, задержка дыхания и анатомическое мертвое пространство влияют на способность электронного носа обнаруживать рак легких» . BMC Легочная медицина . 14 (1): 202. дои : 10.1186/1471-2466-14-202 . ПМЦ   4289562 . ПМИД   25510554 . S2CID   5908556 .
  34. ^ ван Геффен, Воутер Х; Брюинз, Марсель; Керстьенс, Хуиб А.М. (16 июня 2016 г.). «Диагностика вирусных и бактериальных респираторных инфекций при обострениях ХОБЛ с помощью электронного носа: пилотное исследование» . Журнал исследований дыхания . 10 (3): 036001. Бибкод : 2016JBR....10c6001V . дои : 10.1088/1752-7155/10/3/036001 . ПМИД   27310311 .
  35. ^ Дегенхардт, Дэвид К.; Грин, Джереми К.; Халилиан, Ахмад (2012). «Временная динамика и электронное обнаружение носом летучих выбросов из коробочек хлопка, вызванных вонючими насекомыми» . Психика: журнал энтомологии . 2012 : 1–9. дои : 10.1155/2012/236762 .
  36. ^ «Электронный нос НАСА может предоставить нейрохирургам новое оружие против рака мозга» . sciencedaily.com . Архивировано из оригинала 10 августа 2017 года . Проверено 30 апреля 2018 г.
  37. ^ Бабак Катеб, М.А. Райан, М.Л. Гомер, Л.М. Лара, Юфан Инь, Керин Хига, Майк Ю.Чен; Выявление рака с помощью электронного носа JPL: новый подход к обнаружению и дифференциации рака головного мозга, NeuroImage 47 (2009), T5-9
  38. ^ «Электронный нос НАСА для борьбы с раком мозга: исследование» . NDTV.com . 4 мая 2009 г. Архивировано из оригинала 18 декабря 2011 г.
  39. ^ «ENose НАСА обнаруживает рак» . theregister.co.uk . Архивировано из оригинала 10 августа 2017 г.
  40. ^ Росс Миллер. «Новый электронный нос НАСА может обнаруживать запах раковых клеток мозга» . Engadget . АОЛ. Архивировано из оригинала 10 августа 2017 г.
  41. ^ Майкл Куни (30 апреля 2009 г.). «Электронный нос НАСА может учуять рак и космический запах» . Сетевой мир . Архивировано из оригинала 3 июля 2013 года.
  42. ^ Эдвард Дж. Стейплс (1 ноября 2006 г.). «Чувствительный электронный нос» . Защита окружающей среды . Архивировано из оригинала 8 октября 2011 г. Проверено 22 августа 2011 г.
  43. ^ Арройо, Патрисия; Эрреро, Хосе Луис; Суарес, Хосе Игнасио; Лосано, Хесус (08 февраля 2019 г.). «Беспроводная сенсорная сеть в сочетании с облачными вычислениями для мониторинга качества воздуха» . Датчики . 19 (3): 691. Бибкод : 2019Senso..19..691A . дои : 10.3390/s19030691 . ПМК   6387342 . ПМИД   30744013 .
  44. ^ Погфай, Тави; Ваттанависут, Наттапол; Пимпао, В.; Виситсораат, А.; Монгпранит, С.; Ломас, Т.; Сангворасил, М.; Туантранонт, Адисорн (19–21 мая 2010 г.). Разработка беспроводного электронного носа для классификации качества окружающей среды . 2010 Международная конференция по электротехнике/электронике, компьютерным телекоммуникациям и информационным технологиям. стр. 540–3.
  45. ^ Кангиалози, Федерико; Бруно, Эдоардо; Де Сантис, Габриэлла (2 июля 2021 г.). «Применение машинного обучения для мониторинга классов и концентраций запахов на очистных сооружениях» (PDF) . Датчики . 21 (14). Базель, Швейцария: MDPI: 4716. Бибкод : 2021Senso..21.4716C . дои : 10.3390/s21144716 . ISSN   1424-8220 . ПМК   8309642 . ПМИД   34300455 .
  46. ^ «Сенсорный эксперт и аналитические инструменты» . Alpha-mos.com . Архивировано из оригинала 18 мая 2009 г.
  47. ^ «Округ Пима отмечает годы инноваций в области управления запахом» . Одотех . Архивировано из оригинала 18 сентября 2010 г.
  48. ^ Руководство по оценке воздействия запаха . Наддео, В., Бельджорно, В., Зарра, Т. Чичестер, Западный Суссекс, Соединенное Королевство. 26 ноября 2012 г. ISBN  9781118481288 . OCLC   818466563 . {{cite book}}: CS1 maint: отсутствует местоположение издателя ( ссылка ) CS1 maint: другие ( ссылка )
  49. ^ «Портативные настольные инструменты» . Sensigent.com . 14 марта 2018 года . Проверено 17 июля 2023 г.
[ редактировать ]
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: c64902dff905c0ef0ea4b2c7c6cde0ae__1704806160
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/c6/ae/c64902dff905c0ef0ea4b2c7c6cde0ae.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Electronic nose - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)