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工业废气污染源智能鉴别技术的研究
被引量：
1
1
作者
罗燕
盛亦斌
+5 位作者
沈聪
阮月垒
李博斌
杨梅
陈扉然
阮建超
《安全与环境工程》
CAS
北大核心
2019年第1期99-104,共6页
利用电子鼻技术可对不同行业的工业废气污染源进行智能鉴别。采用主成分分析法(PCA)对20种不同企业排放的工业废气进行建模区分,并在主成分分析法的基础上,利用判别因子分析法(DFA)分别对5类不同行业的工业废气污染源建立了行业鉴别DFA...
利用电子鼻技术可对不同行业的工业废气污染源进行智能鉴别。采用主成分分析法(PCA)对20种不同企业排放的工业废气进行建模区分,并在主成分分析法的基础上,利用判别因子分析法(DFA)分别对5类不同行业的工业废气污染源建立了行业鉴别DFA模型。分析结果显示:主成分分析法可以对不同企业排放的工业废气实现很好的区分;鉴别模型可以实现不同行业排放的工业废气污染源的准确鉴别。研究表明电子鼻技术可以较好地区分不同企业排放废气的特征信号,从而实现对工业废气污染源的智能鉴别。
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关键词
电子鼻
工业废气
污染源
智能鉴别
主成分分析
判别因子分析
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职称材料
题名
工业废气污染源智能鉴别技术的研究
被引量：
1
1
作者
罗燕
盛亦斌
沈聪
阮月垒
李博斌
杨梅
陈扉然
阮建超
机构
绍兴市
质量技术监督检测院
浙江环质
环境
科技有限公司
绍兴市上虞区环境保护局环境监测站
天津埃文森科技有限公司
出处
《安全与环境工程》
CAS
北大核心
2019年第1期99-104,共6页
基金
浙江省科技计划项目(2016C31126)
文摘
利用电子鼻技术可对不同行业的工业废气污染源进行智能鉴别。采用主成分分析法(PCA)对20种不同企业排放的工业废气进行建模区分,并在主成分分析法的基础上,利用判别因子分析法(DFA)分别对5类不同行业的工业废气污染源建立了行业鉴别DFA模型。分析结果显示:主成分分析法可以对不同企业排放的工业废气实现很好的区分;鉴别模型可以实现不同行业排放的工业废气污染源的准确鉴别。研究表明电子鼻技术可以较好地区分不同企业排放废气的特征信号,从而实现对工业废气污染源的智能鉴别。
关键词
电子鼻
工业废气
污染源
智能鉴别
主成分分析
判别因子分析
Keywords
electronic nose
industrial exhaust gas
intelligent identification
principal component analysis
discriminant factor analysis
分类号
X924.2 [环境科学与工程—安全科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
工业废气污染源智能鉴别技术的研究
罗燕
盛亦斌
沈聪
阮月垒
李博斌
杨梅
陈扉然
阮建超
《安全与环境工程》
CAS
北大核心
2019
1
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