恶臭监测仪
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PEN3.5恶臭监测仪

参考价: 面议

具体成交价以合同协议为准
2024-08-21 11:34:04
1790
属性:
产地类别:进口;应用领域:环保;
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进口
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环保
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天津润泽环保科技有限公司

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产品简介

PEN3.5恶臭监测仪主要是由取样操作器即气路流量控制系统、气体传感器阵列和信号处理系统三种功能器件组成。原理就是模拟人的嗅觉器官对气味进行感知、分析和判断。

详细介绍

  PEN3.5恶臭监测仪特点:

  1. 稳定,对于新兴的检测技术,良好的稳定性和实用性是仪器的基础;
  2. 小巧、便携、高效重复性好,这一点对环境监测很重要尤其是野外现场检测;
  3.分析时间快,一次循环分析时间不超过一分钟,这得益于PEN3传感器的高耐受温度达500°C,可以使吸附在传感器上的分子迅速脱除,这也有助于提高传感器的使用寿命;
  4. 现场在线进样,方便进行污染源监控;
  5. 常态分析(常态进样、空气作为背景气),这是与人类的嗅觉建立相关性的基础;
  6. 可直接接浓缩富集装置和气质联用仪,方便开发仪器联用检测技术;
  7. 自动化程度高,自动调整检测范围(自动稀释样品功能)、自动校正功能、自动浓缩富集功能。
  PEN3.5恶臭监测仪主要是由取样操作器即气路流量控制系统、气体传感器阵列和信号处理系统三种功能器件组成。原理就是模拟人的嗅觉器官对气味进行感知、分析和判断。通过控制器将气味分子采集回来,并流经气体传感器气味分子被气体传感器阵列吸附,产生信号;生成的新号被送到信号处理子系统进行处理和加工;并由模式识别子系统对信号处理的结果做出判断。通常情况下,气体采集流向控制系统和气体传感器阵列被看成是PEN3.5便携式电子鼻恶臭检测仪的硬件部分,而信号处理子系统和模式识别子系统被看成是PEN3.5的软件部分。
  电子鼻是—种仿生学的仪器,模拟人的嗅觉系统,通过阵列式气体传感器对未知样品的响应,利用聚类数学算法,采用模式 识别的技术对样品挥发出来的气体进行检测分析而定性或半定品分析样品。它由气体采栠控制系统、气敏传感器阵列、软件分析系统等部分组成。气体传感器技术在气味分析的各种应用需求中得到应用,其在空气恶臭污染监测方面具有显著优势,已经有了比较广泛而成熟的应用。
  PEN3.5恶臭监测仪主要是由取样操作器即气路流量控制系统、气体传感器阵列和信号处理系统三种功能器件组成。原理就是模拟人的嗅觉器官对气味进行感知、分析和判断。通过控制器将气味分子采集回来,并流经气体传感器气味分子被气体传感器阵列吸附,产生信号;生成的新号被送到信号处理子系统进行处理和加工;并终由模式识别子系统对信号处理的结果做出判断。通常情况下,气体采集流向控制系统和气体传感器阵列被看成是PEN3.5恶臭监测仪的硬件部分,而信号处理子系统和模式识别子系统被看成是PEN3.5便携式电子鼻恶臭检测仪的软件部分。
  取样操作器:即气路流量控制系统是依靠多年的气体流量控制经验开发的技术,主要部件是自动进样泵和流量控制器。它保证了在各种复杂的情况下电子鼻内部气流的稳定,使PEN3.5恶臭监测仪实现了在实验室、在线控制、环境监测等各种复杂状况下正常使用,起着类似与人的鼻子。
  气体传感器阵列:德国PEN3.5恶臭监测仪采用十个不同的金属氧化物传感器作为传感器阵列,这是PEN3.5恶臭监测仪硬件的核心部分。
  信号处理系统:开发的Winmuster软件具有K-NN(欧氏距离、马氏距离)、DFA判别函数分析、PCA主成分分析、LDA线性判别分析、PLS偏小二乘法等流行算法。
  依据(参考)标准:
  检测主要是依据GB/T14675-1993《空气质量恶臭的测定三点比较式嗅袋法》排污标准数据为指纹模板评价,即GB14554-1993《恶臭污染物排放标准》三级标准。实时检测数据与国标指纹模板对比, 直接得出无量纲臭气浓度(OU)值和响应程度。
  应用方向:
  环境监测站、环保局
  石化厂、 炼油厂
  化工园区
  畜牧养殖场
  垃圾填埋场
  污水处理厂
  香水制造厂、食品加工厂、药品 加工厂、化肥厂等化工厂
  取样操作器:即气路流量控制系统是依靠AIRSENSE多年的气体流量控制经验开发的技术,主要部件是自动进样泵和流量控制器。它保证了在各种复杂的情况下电子鼻内部气流的稳定,使PEN3.5实现了在实验室、在线控制、环境监测等各种复杂状况下正常使用,类似于人类鼻子的取样作用。
  气体传感器阵列:PEN3.5采用十个不同的金属氧化物传感器作为传感器阵列,这是PEN3.5硬件的核心部分。AIRSENSE公司是传感器生产厂家之一,经过多年的实践总结,确定使用十个不同的金属氧化物传感器作为传感器阵列效果。
  信号处理系统:AIRSENSE开发的Win muster软件具有K-NN(欧氏距离、马氏距离)、DFA判别函数分析、PCA主成分分析、LDA线性判别分析、PLS偏小二乘法等流行算法。

 

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