工业废气污染源智能鉴别技术的研究

• 作者: 李博斌 杨梅 沈聪 盛亦斌 罗燕 阮建超 阮月垒 陈扉然
• 来源期刊: 安全与环境工程
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 安全理论与安全管理
• 页码范围: 99-104
• 页数: 6页
• 分类号: X924.2
• 字数: 4719字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13578/j.cnki.issn.1671-1556.2019.01.015

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李博斌		10	47	4.0	6.0
2	陈扉然		10	31	3.0	5.0
3	罗燕		4	1	1.0	1.0
4	沈聪		2	2	1.0	1.0
5	盛亦斌		2	1	1.0	1.0
6	杨梅		2	4	1.0	2.0
7	阮月垒		1	1	1.0	1.0
8	阮建超		1	1	1.0	1.0