一、研究背景
汽车是由钢材、纺织材料、化工产品、电子元件等复杂材料和工序组成的复杂产品。各种物质共存产生各种对人体有害的味道。车内的异味来源通常有三个方面，一是源于新车本身，汽车的零部件有害气体和气味没有得到充分释放；二是源于车内饰件，内饰件中含有的有毒有害物质包括苯、甲苯、乙苯、苯乙烯、乙酸丁酯等[1]；除了这些汽车内饰件材料发出的异味外，新车的空气调节系统在前期使用时也会发出一些异味。
汽车内饰件中大量使用真皮革和人造革等皮革，由于人们在驾驶时长期与皮革制品亲密接触，皮革中残留的有毒有害物质通过皮肤或呼吸系统进入人体，严重影响人类的健康。皮革的质量问题也越来越受到检测机构及消费者的重视。
电子鼻是20世纪90年代中期发展起来的一种用于分析、辨识气味物质总体特征的新型检测仪器。其利用多个具有不同性质的金属氧化物半导体传感器组合成传感器阵列，结合特定的智能自学习、自辨识模式识别算法构建的一类嗅觉仿生系统。
当一种或多种风味物质经过全自动电子鼻时，该风味物质的“气味指纹”可以被传感器感知并经过特殊的智能模式识别算法提取。利用不同风味物质的不同“气味指纹”信息，就可以来区分、辨识不同的气体样本。某些特定的风味物质恰好可以表征样品在不同的原料产地、不同的收货时间、不同的加工条件、不同存放环境等多变量影响下的综合质量信息。因此可以利用电子鼻对不同样品进行辨别区分。
二、实验部分
1.样品信息
样品为皮革样品，每个样品4组平行，具体样品名称及编号见下表。
2. 样品处理及实验参数
检测时，每个样品量取相同体积（20ml）进行检测，将样品放置于80ml无味无色透明的品评杯中，附上封口膜，静置30分钟，根据固气平衡及固液平衡原理，一定时间后样品挥发出来的气体会充满上部的顶空空间，该过程需保持测试环境的温度及湿度一致。每次进样设定10ml，经预检，确定适宜实验参数，进行正式实验。样品检测实验参数见表1。
表1 样品检测实验参数表
3. 实验与讨论
3.1 不同测试样品传感器响应雷达图
图1 传感器响应雷达图
图1为不同皮革样品传感器响应雷达图，从图中可知各组样品多个传感器的响应值相差较大，传感器S6有最高的响应值。
对于这三组样品进行传感器优化，最后优化的传感器结果为：S13_P_S12_P_S10_P_S8_P_S7_P_S6_P_S5_P_S4_P_S2_P_S1_P。
3.2不同皮革样品气味区分辨别结果
图2 主成分分析结果图（PCA） 
图3判别函数分析结果图（LDA）
在图2中，横坐标表示第一主成分所占整体信息量的百分比，纵坐标表示第二主成分所占整体信息量的百分比，主成分1和主成分2的总贡献率为75.85%。在图1中DI值为93.24(DI值反映整体区分效果，数值越接近1说明区分效果越好),说明主成分分析法的整体区分效果很好。根据数据显示可以看出，通过75.85%的气味信息量就可以将三组样品区分开，这表明三组样品的气味差别明显。
图3为不同样品的判别函数分析（LDA）结果图，图中各个样品分布在图中的不同区域内，且相互之间没有重叠；DI值较高，这说明电子鼻可以将每组样品被区分开。
结合样品PCA结果图结果和距离表，可以看出样品在图中的分布存在一定的规律。LDA结果与PCA一致。
各个样品之间的距离，请参考表2（distance）:
表2样品之间的各项距离
三、结论
高精度电子鼻可对不同皮革样品进行有效的区分检测，以观察其样品1、样品2以及样品1，2之间的气味的差别度。本次实验结果显示，通过75.85%的气味信息量就可以将三组样品区分开，LDA结果与PCA一致，样品1、样品2、样品1，2三者之间的气味差异相差明显，达到了实验目的，显示出高精度电子鼻具有良好的实验操作性能和准确性。
【参考文献】
[1]W. Tang. Wu, Q. Chen, W. Liu, Y. Zhang, Plastics , 2008, 12, 3474-3480.
