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运用电子鼻技术鉴别棉织物的异味

已有 5772 次阅读 2011-8-4 15:15 |个人分类:论文交流|系统分类:论文交流

运用电子鼻技术鉴别棉织物的异味

 王昊  廖青 ?  王晓宁             

(北京服装学院,北京,100029)

摘要:本文利用PEN3电子鼻分别对带有鱼腥味、煤油味、霉味、香水味、芳香烃味以及正常的纯棉织物进行了检测,并利用样品雷达图对各种样品进行了鉴别。采用PCA主成分分析法和LDA线性判别分析法进行数据分析,结果表明电子鼻可以有效区分棉织物中的各种异味。

关键词:电子鼻;棉织物;异味;检测

 

1   

随着全球化“绿色消费”浪潮的兴起,人们对纺织产品的要求已从传统的实用、美观、耐用转向了对自身安全和环境友善的关注[1]。许多发达国家和世界权威组织已相继颁布法律和技术标准严格规范纺织品的安全性[2]。其中纺织品异味指标作为强制指标纳入了安全考核体系。Oeko-Tex Standard 100[3]和我国强制标准GB/T 18401-2003《国家纺织产品基本安全技术规范》及其修订本GB/T 18401-2008对纺织品上的气味作了明确的规定,规定产品不得有霉味、汽油味、鱼腥味、芳香烃味或香水味等特殊气味[45]

纯棉织物在印染加工以及运输储存过程中会产生各种异味。如:在树脂整理过程中,由于焙烘温度过高以及洗涤等后处理的不充分,会残留一些低级胺(主要为三甲胺),从而使棉纺织物带有鱼腥味[68];涂料印花所用的乳化糊中含有煤油,残留在织物中会产生煤油味[9];纺织品助剂中的芳香烃化合物如甲苯等会使织物带有芳香烃味;水质问题以及不适当的储存运输都有可能产生霉味;还有一些生产厂家为了掩盖织物上某些异味人为地在织物上喷洒香水,产生特殊香味[10]

嗅辨法是目前国内外纺织品异味检测的主要方法,即通过有经验的专业人士仔细嗅闻织物,来判断是否含有异味以及异味类别。该方法属于主观评价,受人为因素影响较大,且目前国内对气味检测人员的训练和考核尚属空白,检测结果存在较大误差[11]。作为纺织行业新的检测项目,气味项目检测的研究或检验方法的制定尚在摸索阶段。因此开展纺织品异味研究,建立纺织品异味检测的客观评价方法,不仅是保证纺织品质量与安全的需要,而且对于我国保障纺织品大国地位,引领国际通行标准有着重要意义。

电子鼻也称人工嗅觉系统,是模仿生物鼻的一种电子系统,主要用于分析、识别和检测复杂气味和大多数挥发性化学成分。1982年英国学者PersuadDodd3个商品化的SnO2 气体传感器模拟哺乳动物嗅觉系统对戊基醋酸酯、乙醇、乙醚、戊酸、柠檬油、异茉莉酮等有机挥发气体进行类别分析,开创了电子鼻应用研究的先河[12]90年代未,电子鼻已发展成为一种新颖的分析、识别和检测复杂成分的重要手段。电子鼻主要由气味取样操作器、气体传感器阵列和信号处理系统三种功能器件组成[13]它的工作过程如图1所示。

                

           

 

                                                   1 电子鼻工作流程图

Fig. 1. Workflow diagram of electronic nose system

电子鼻以其测定速度快、测定范围广、样品不需前处理等优点,越来越受到人们的关注[14]。近年来,国外已开始将电子鼻技术运用于纺织品异味的分析中,如:Daniel HaeringerJoachim Goschnick[15]利用含有38个传感元件的电子鼻KAMINA系统对棉,羊毛等织物上的一些气味进行了检测。结果表明KAMINA系统可检测出织物上浓度为ppb级别的气味物质,并且对气味有良好的定性和定量的能力;York[16]等人利用电子鼻研究了13种织物吸附难闻气味的难易程度,并用GC-MS对织物上附着的气味物质进行了鉴定。但以上仅是对纺织品在使用过程中吸附的气味如人的汗味、香烟气味等进行检测,并没有涉及到Oeko-Tex Standard 100以及我国GB18401中所提到的几种异味。对于纺织品生产加工环节产生的异味的检测,目前国内外尚没有研究报告。本文运用PEN3电子鼻对带有不同异味的棉织物进行鉴别,探索纺织品中异味检测的办法,为建立系统的纺织品异味的客观检测方法及标准奠定基础。

2  实验部分

2.1  仪器

PEN3型电子鼻(德国Airsense公司);W-104微升进样器(上海医用激光仪器厂);81.2磁力恒温搅拌器(上海县曹行无线电元件厂)。

2.2  实验材料

实验所需材料有:苹果牌8号自封袋(170×240 mm);纯棉平纹机织布(纱织密度30×36/220×272);三甲胺(A.R,天津市津科精细化工研究所);甲苯(A.R,北京化工厂);贵夫人牌香水(广州唯美嘉露化妆品公司);煤油(青岛大学染整实验室)。

2.3  实验方法

2.3.1  异味纺织样品的制备

将纯棉织物剪成20 cm×20 cm的正方形。然后依照纯棉织物的染整工艺以及各种异味产生原由来制备分别带有鱼腥味、煤油味、霉味、香水味、芳香烃味的棉织物。具体制备方法如下:

鱼腥味棉布的制备:在500mL锥形瓶中放入100ml浓度为0.1%的三甲胺溶液,将剪好的纯棉布放置在锥形瓶口处,吸附从溶液中挥发出的三甲胺。直至嗅觉可以嗅出纯棉布上的鱼腥味。

煤油味棉织物的制备:首先按照涂料印花工艺配制油/水型乳化糊:在25mL小烧杯中加入3mL水,8mL煤油,然后加入0.2g平平加O,磁力搅拌2h。乳化糊配好后,取1ml均匀涂在棉织物上,晾干,使其带有煤油味。

霉味棉织物的制备:将剪好的纯棉织物放置在潮湿环境中,直至嗅觉可以闻出霉味。

香水味棉织物的制备:用喷雾器将香水喷在剪好的纯棉布上,使其带有香水味。

芳香烃味棉织物的制备:用微升进样针取1μL甲苯于剪好的棉织物上,使其带有芳香烃味。

样品制备好后立即装进密封袋中,并往密封袋里充入一定体积的空气,封口后在室温下静置平衡48 h。为消除密封袋本身气味的干扰,使用前将自封袋在通风处敞口放置一段时间。

2.3.2  电子鼻检测

    2是本实验采用的PEN3电子鼻测试系统以及气体流程示意图。首先打开电子鼻开关,设置电子鼻参数,待仪器运行稳定后,用取样针依次刺破未装布样的密封袋、装有正常气味棉布的密封袋以及装有各种异味棉布的密封袋进行取样。第一次取样前以及相邻两次取样之间要用经过滤器过滤的纯净空气对电子鼻传感器进行清洗。然后对采集的信号进行数据处理。实验中PEN3电子鼻的10个金属氧化物传感器阵列的名称、性能以及电子鼻主要参数见表1

1 PEN3的标准传感器阵列及主要参数

Table.1.Sensors and main parameters of PEN3

序号  传感器名称    性能描述                        电子鼻主要参数

 1      W1C        对芳香成分灵敏                   冲洗时间= 90s                

 2      W5S        对氮氧化合物灵敏                 测量时间= 50s

 3      W3C        对芳香成分灵敏                   传感器室流量= 300ml/min     

 4      W6S        主要对氢气有选择性               进样流量= 300ml/min         

 5      W5C        对烷烃、芳香烃灵敏               传感器管温度=110

 6      W1S        对甲烷灵敏

 7      W1W        对硫化物灵敏

8      W2S        对乙醇灵敏

 9      W2W        对有机硫化物灵敏

10     W3S        对烷烃灵敏

 

2 PEN3电子鼻测试系统及气体流程图

Fig. 2. Schematic diagram of electronic nose measurement and gas flow of PEN 3 during experiments.

3  结果与讨论

从传感器信号图中可以得到传感器信号的绝对值随时间的变化趋势,而样品雷达图显示的是10个传感器信号的相对强弱。实际上每一种气味都是由于特定一类有机,无机气体物质所产生的,故10个传感器的信号相对强弱对不同气味有不同的响应,通过雷达图形状的差异可反映出来。因此雷达图可以作为每种异味的指纹图谱,直观判断棉织物所挥发的异味种类。

为考察密封袋本身是否带有气味,将未装入布样的空密封袋进行电子鼻检测。其传感器信号图及样品雷达图见图3。从图中可以看出,各个传感器响应线比较平稳,信号非常微弱,因此可以断定自封袋本身不带有气味或者本身带有的气味十分微弱,不足以对样品的检测产生影响。


3 空密封袋的传感器信号图及样品雷达图

Fig. 3. Sensor intensity plot and radar map of empty zipper bag

带有正常气味、鱼腥味、煤油味、霉味、香水味、芳香烃味的棉织物的传感器信号图及样品雷达图见图49。从传感器信号图4中可以看出2号传感器对应的绿色线条有微弱的响应,但是各个传感器信号之间强弱差异不大,因此样品雷达图比较均衡。

 

4 正常气味棉布的传感器信号图及样品雷达图

Fig. 4. Sensor intensity plot and radar map of normal cotton fabrics

5 鱼腥味样品的传感器信号图及样品雷达图

Fig.5. Sensor intensity plot and radar map of cotton fabrics with fishy smell

从传感器信号图5中可以看出279号传感器响应都比较强烈,其中7号传感器响应值最大,样品雷达图呈三叶草型。

6 煤油味样品的传感器信号图以及样品雷达图

Fig.6. Sensor intensity plot and radar map of cotton fabrics with coal oil smell

从传感器信号图6中可以看出2号传感器响应最为强烈,其他传感器响应相对较弱。样品雷达图为指向2号传感器的锥状图。

7 霉味样品的传感器信号图及样品雷达图

Fig.7. Sensor intensity plot and radar map of cotton fabrics with mildew smell

从传感器信号图7中可以看出2610号传感器对霉味有微弱的响应,样品雷达图和正常气味棉布十分接近,但仍可以进行区分。

8 香水味样品的传感器信号图及样品雷达图

Fig.8. Sensor intensity plot and radar map of cotton fabrics with perfume smell

从传感器信号图8中可以看出8号传感器响应最为强烈,其他各个传感器均有不同程度的响应。

9 芳香烃味样品的传感器信号图及样品雷达图

Fig.9. Sensor intensity plot and radar map of cotton fabrics with aromatic smell

从传感器信号图9中可以看出2号传感器响应最为强烈,其他传感器响应相对微弱。样品雷达图与煤油味棉织物十分接近。值得注意的是在嗅辨法检测过程中,检验人员也经常将芳香烃味与煤油味相互误认[17]

通过传感器信号图和样品雷达图的比较,我们可以看出除霉味样品外,其余的四种异味样品与正常气味样品差别显著。为进一步证实该方法的可行性,分别采用主成分分析法PCA和线性判别分析法LDA对数据进行分析。

10主成分分析结果

Fig .10.result of PCA

区域:1.正常气味;2.煤油味;3.霉味;4.芳香烃味;5.香水味;6.鱼腥味

area:1.normal smell,2. coal oil smell,3. mildew smell,4.aromatic smell ,5. perfume smell ,6.fishy smell

从分析10中可以看出,异味纺织物与正常气味的纺织物之间差异较大,各异味的信号均未出现重叠。并且各种异味位于横坐标轴附近,而正常气味位于图像上部,因此我们也可以利用PCA分析方法来区分棉织物有无异味。

11线性判别分析结果

Fig .11.result of LDA

区域:1.正常气味;2.煤油味;3.霉味;4.芳香烃味;5.香水味;6.鱼腥味

area:1.normal smell,2. coal oil smell,3. mildew smell,4.aromatic smell ,5. perfume smell ,6.fishy smell

LDA图(图11)上可以看出鱼腥味、香水味偏离正常气味区间,它们之间的差异较大。而棉布正常气味、霉味、煤油味虽比较接近但仍有明显区分。结果表明利用两种分析方法,PEN3电子鼻均能非常清楚的区分纯棉织物中的正常气味(空白棉布的气味),鱼腥味,煤油味,霉味,香水味以及芳香烃味。

4  结论

1)不同异味的样品的雷达图的形状各异,因此可以根据雷达图的形状对异味的种类进行初步判定。其中除霉味以外,其余四种异味与正常气味差异巨大,可以仅凭雷达图形状判断有无异味。

2)在常规的实验环境条件下,PEN3对棉织物的正常气味以及5种异味具有非常好的区分性,以上实验结果经过处理可储存为模版文件,可对未知的样品进行快速归类和定性分析。

3)利用电子鼻检测系统可以明显判断纯棉织物有无异常气味的存在以及异味的种类,该方法自动、简便,快捷,准确,与嗅辨法相比更加客观,有可能作为纺织品异常气味检测的一种标准。但应用电子鼻技术对纺织品进行异味强烈程度的判定以及异味物质的定量还有待进一步研究。

 

参考文献

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3            Oeko-Tex Standard 100-2008[S].

4            GB 18401-2003 国家纺织产品基本安全技术规范[S].

5            修订中的GB18401-20082003版的主要变化.中国纺织检测论坛.2009,5.http://bbs.cnfzjc.com/showtopic-240.aspx

6            陈国强浅析异常气味的检测[J].科技前沿, 2008, 454-55.

7            曹风采, 王炜.无醛抗皱整理剂的合成与应用[J].染整技术, 2008, 30(11)28-31.

8            阎克路.染整工艺学教程[M].北京:中国纺织出版社,2005444-446

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10      Oeko-Tex Standard 100-2009[EB]http://www.oeko-tex.com, 2009-2-26.

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16         York, Roberta Kathleen. Studies on textile stabilization of environmental malodors for sensory and electronic nose analyses [D]. Canada:University of Manitoba,2005.

17         高维全, 何勇, 韩冀彭.纺织品异味的来源及检测标准[J].染整技术, 2009, 31(5)41-43.

 

 

Detection of the odor in cotton Fabrics by using an electronic nose. Wang Hao, Liao Qing, Gong Yan, Wang Xiaoning               

 (school of materials science&engineering, Beijing institute of fashion technology, Beijing 100029)

In this paper, an electronic nose was used to detect the odors emitted from cotton fabrics such as fishy, coal oil, mildew, perfume and aromatic smells. The results showed that the radar maps of samples were different from each other and odors can be distinguished by the comparison of radar maps. Simultaneously, principal component analysis (PCA) and linear discriminate analysis (LDA) were employed for data treatment. All the results showed that the electronic nose could be used to discriminate odors emitted from cotton fabrics and this objective method was more rapid and convenient than sensory odor test.


*项目名称:生态纺织品质量监控与管理体系的研究(PHR200906122)

作者简介:王昊,男,1985年出生,在读硕士研究生,主要从事生态纺织品检测。

**通讯作者: liaoqing@bift.edu.cn



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