聚合物产品气味检测方法、设备和电子鼻系统与流程

技术特征：
1.一种聚合物产品气味检测方法，其特征在于，包括：采集待测聚合物产品散发的待测气体；对所述待测气体进行气相色谱分析，得到所述待测气体的气相色谱图；基于所述待测气体的气相色谱图，提取所述待测聚合物产品的气味数据；将所述待测聚合物产品的气味数据输入预先训练的气味分析模型进行分析，输出所述待测聚合物产品的检测信息。2.根据权利要求1所述的聚合物产品气味检测方法，其特征在于，所述气味分析模型的训练过程包括如下步骤：基于训练样品的气味数据对当前分析模型进行训练，得到当前优化分析模型；所述当前分析模型为预训练模型或上一次训练后得到的上一优化分析模型；其中，训练样品的气味数据包括训练样品的人工气味评价数据，以及，对训练样品散发的样本气体进行气相色谱分析，得到所述样本气体的气相色谱图，并基于所述样本气体的气相色谱图提取的气味数据；利用测试样品的气味数据对所述当前优化分析模型进行测试，得到当前测试结果；其中，测试样品的气味数据包括测试样品的人工气味评价数据，以及，对测试样品散发的测试气体进行气相色谱分析，得到所述测试气体的气相色谱图，并基于所述测试气体的气相色谱图提取的气味数据；若所述当前测试结果表示满足预设的达标条件，根据所述当前优化模型确定所述气味分析模型；若所述当前测试结果表示不满足预设的达标条件，进行下一次训练，直到下一次测试结果表示满足预设达标条件。3.根据权利要求2所述的聚合物产品气味检测方法，其特征在于，所述气味分析模型包括气味属性模型和气味等级模型；对应地，当前分析模型包括当前属性模型和当前等级模型；基于训练样品的气味数据对当前分析模型进行训练，得到当前优化分析模型，包括：基于支持向量机或者神经网络算法，对所述当前属性模型进行训练，得到当前优化属性模型；基于支持向量回归算法或者偏最小二乘回归算法，对当前等级模型进行训练，得到当前优化等级模型；将所述当前优化属性模型和所述当前优化等级模型组合，得到当前优化分析模型。4.根据权利要求2所述的聚合物产品气味检测方法，其特征在于，所述测试样品为对原始样品划分为k组后，遍历地选取k组原始样品中一组原始样品得到的；所述训练样品为遍历地选取k组原始样品中k-1组原始样品得到的；对应地，所述当前优化模型为k个，所述根据所述当前优化模型确定所述气味分析模型，包括：基于k个当前优化模型，选择或优化模型的超参数，构建所述气味分析模型，并评估所述气味分析模型的准确性。5.根据权利要求2所述的聚合物产品气味检测方法，其特征在于，所述人工气味评价数据为嗅辨员按照规定方法对训练样品和测试样品进行评价得到的气味感知属性描述和强
度等级。6.根据权利要求1所述的聚合物产品气味检测方法，其特征在于，基于所述待测气体的气相色谱图，提取所述待测聚合物产品的气味数据，包括：基于所述待测气体的气相色谱图，提取各气相色谱的整体响应信息和/或谱峰信息作为所述待测聚合物产品的气味数据；其中，所述整体响应信息用于描述所述待测聚合物产品包含的所有散发气体物质信息；所述谱峰信息用于描述所述待测聚合物产品的各散发气体物质的浓度信息。7.根据权利要求6所述的聚合物产品气味检测方法，其特征在于，基于所述待测气体的气相色谱图，提取各气相色谱的整体响应信息和/或谱峰信息作为所述待测聚合物产品的气味数据，包括：基于聚类算法，对待测聚合物产品的谱峰进行聚类，得到不同待测聚合物产品代表同一气味物质的色谱峰；基于每个气味物质的色谱峰，提取各气相色谱的整体响应信息和/或谱峰信息作为所述待测聚合物产品的气味数据。8.根据权利要求1-7任一项所述的聚合物产品气味检测方法，其特征在于，所述待测聚合物产品的检测信息包括所述待测聚合物产品的气味属性和/或气味评价等级；所述气味属性包括气味类别、气味标签和气味描述信息中的至少一种。9.一种聚合物产品气味检测设备，其特征在于，包括存储器和处理器；所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述聚合物产品的检测方法的步骤。10.一种电子鼻系统，其特征在于，包括：采样装置，用于采集待测聚合物产品散发的待测气体；色谱分离装置，用于对所述待测气体进行气相色谱分析，得到所述待测气体的气相色谱图；检测装置，用于基于所述待测气体的气相色谱图，提取所述待测聚合物产品的气味数据；气味分析装置，用于将所述待测聚合物产品的气味数据输入预先训练的气味分析模型进行分析，输出所述待测聚合物产品的检测信息。

技术总结
本发明公开了一种聚合物产品气味检测方法、设备和电子鼻系统，方法包括：采集待测聚合物产品散发的待测气体；对所述待测气体进行气相色谱分析，得到所述待测气体的气相色谱图；基于所述待测气体的气相色谱图，提取所述待测聚合物产品的气味数据；将所述待测聚合物产品的气味数据输入预先训练的气味分析模型进行分析，输出所述待测聚合物产品的检测信息，实现了使用色谱方法对聚合物产品散发的气味物质进行分离，得到更为丰富、准确且可靠气味数据，能将聚合物产品散发的具有不同分子量的长链烷烃、醇、醛、酮等物质对气味的贡献有效区分开。采用本发明的技术方案，能够精准可靠的提高聚合物气味的区分度。高聚合物气味的区分度。高聚合物气味的区分度。


技术研发人员：郭若海 刘玉春 杨化浩 者东梅 罗莎
受保护的技术使用者：中国石油化工股份有限公司北京化工研究院
技术研发日：2020.10.30
技术公布日：2022/5/25