Artykuł naukowy

Łukasz Guz
Metodyczne aspekty pomiaru lotnych zanieczyszczeń powietrza za pomocą
urządzenia wieloczujnikowego
Streszczenie
W publikacji przedstawiony jest sposób pomiaru stężenia zapachowego 1-butanolu za
pomocą techniki instrumentalnej. Porównane zostały dwie metody badawcze: olfaktometria
dynamiczna jako jedynie obecnie zalecana do określania stężenia zapachowego oraz matryca
wieloczujnikowa, będąca podstawą systemów występujących pod nazwą elektronicznego
nosa. Wyselekcjonowany zespół osób oceniających szacował stężenia zapachowe 1-butanolu
za pomocą olfaktometru dynamicznym TO7 Ecoma wykorzystując technikę tak-nie. Próbki
gazowe poddane zostały ponadto analizie za pomocą matrycy wieloczujnikowej, zbudowanej
z 8 rezystancyjnych czujników gazu TGS Figaro: 2600-B00, 2610-C00, 2611-C00, 2612D00, 2611-E00, 2620-C00, 2602-B00, 2610-D00. W wyniku przeprowadzonych badań udało
się
uzyskać
funkcję
umożliwiającą
analizę
stężenia
zapachowego
za
pomocą
wieloczujnikowej matrycy w zakresie do 130 tys. ouE/m3. Wyniki pomiarów matrycy
czujnikowej wykazują wyższa powtarzalność niż subiektywna technika olfaktometryczna,
ponadto możliwy jest pomiar próbki gazowej poniżej progu wyczuwalności węchowej.
Wyniki badań pokazują przydatność zastosowania nieselektywnych matryc czujnikowych do
szacowania stężenia zapachowego i sygnalizowania uciążliwości zapachowej.
Wstęp
Pomiary porównawcze wykonane zostały dla 1-butanolu, który jest substancją
odniesienia w olfaktometrii dynamicznej. Służy do selekcji zespołu oceniającego według
kryteriów normy PN-EN-13725:2007. Celem prowadzonych badań jest udowodnienie, że
możliwe jest powiązanie informacji o stężeniu zapachowym gazów ze wskazaniami matrycy
wieloczujnikowej.
Obecnie
zanieczyszczenia
najczęściej
powietrza:
wykorzystywane
olfaktometria
są
dwie
dynamiczna
techniki
i
do
kontroli
chromatografia
stanu
gazowa.
Olfaktometria dynamiczna daje prawdziwą informację jak zanieczyszczenie gazowe
odbierane jest przez ludzi, ale opiera się na subiektywnej ocenie zespołu oceniającego.
Chromatografia gazowa umożliwia dokładna analizę jakościową i ilościową, natomiast nie
daje informacji o charakterze zapachu. Często śladowe ilości lotnych związków całkowicie
zmieniają charakter zapachu. W takich przypadkach, gdy identyfikacja i ilościowe oznaczenie
odorantów jest niemożliwe przy zastosowaniu tradycyjnej chromatografii gazowej, stosowana
jest technika skojarzona: wielowymiarowej chromatografii gazowej, spektrometrii masowej i
olfaktometrii. Sprzężenie GC-MS-O stosowana było do analizy próbek gazów emitowanych z
fermy świń, drobiu oraz przetwórstwa mlecznego (Koziel i in., 2006; Zhang i in., 2010).
Zaletą tej metody jest możliwość zwiększenia separacji lotnych związków organicznych i
jednoczesnej identyfikacji zapachów (stężenia, intensywności oraz jakości hedonicznej).
Innym
podejściem
do
analizy
zapachów
jest
wykorzystywanie
systemów
elektronicznego nosa. Urządzenia tego typu składają się od kilku do kilkudziesięciu
nieselektywnych
czujników.
Kombinacja
sygnałów
z
poszczególnych
czujników
charakteryzuję dane zanieczyszczenie gazowe (Pearce T.C, 2003; Gardner, J. W, 1993).
Najczęściej w badaniach wykorzystywano do kilkunastu czujników, czasami 20-32 (J.V.
Hatfield i in., 1994; K.C. Persaud, 1992; A.M. Pisanelli i in. 1994) oraz 324 (I. Lundström i
in., 1991). Zastosowanie kilkuset lub kilku tysięcy czujników stwarza techniczne trudności
wykonania i późniejszej analizy, znacznie podwyższało by koszty pomiarów. Jedynie
miniaturyzacja i zintegrowanie wielu elementów czułych na jednym układzie scalonym może
stworzyć możliwości zastosowania większej ilości czujników.
Z uwagi zastosowanie nieselektywnych czujników, trudna jest identyfikacja
poszczególnych składników zanieczyszczenia. W przypadku gdy powietrze zanieczyszczone
jest jednym związkiem chemicznym lub mieszaniną związków w stałych określonych
proporcjach możliwe jest skalibrowanie urządzenia do określania stężenia masowego
związków i ich stężenia zapachowego. Gdy powietrze zanieczyszczone jest związkami w
nieznanych proporcjach, możliwe jest jedynie wskazywanie stanu powietrza, który świadczy
o uciążliwości zapachowej i badanie częstości występowania tego zjawiska, jak również
zasięgu w różnych warunkach pogodowych. Osiągnąć to można poprzez rozmieszczenie kilku
urządzeń zdalnie rejestrujących stan jakości powietrza wg określonej siatki wokół
uciążliwych emitorów zanieczyszczeń gazowych.
Urządzenia wieloczujnikowe wykorzystywane są do badań jakości artykułów
spożywczych. Ustabilizowane i powtarzalne warunki laboratoryjne umożliwiają z dużą
dokładnością określać jakość produktów. Matryce czujnikowe służą miedzy innymi do
klasyfikacji określonych produktów ze względu na ich zapach (Ampuero i in., 2003; Peris i
in., 2009; Schaller i in., 1998a, 1998b). Wiele publikacji dotyczy badań nie tylko nad
zastosowaniem elektronicznego nosa do klasyfikacji, ale również badań nad geograficznym
pochodzeniem, stadium dojrzewania czy trwałości (Contarini i in., 2001; Jou i in., 1998;
Pillonel i in., 2003a; Pillonel i in., 2003b; Schaller i in., 1998a, 1998b; Trihaas i in., 2005;
Benedetti i in., 2005).
Duże nadzieje budzi możliwość wykorzystania urządzeń mobilnych do badań jakości
powietrza w terenie wokół uciążliwych źródeł emisji. Dzięki temu można na bieżąco określać
zapachową uciążliwość powietrza i informować o konieczności zastosowania środków
minimalizujących negatywne oddziaływanie na środowisko. Wieloczujnikowe analizatory
gazów (elektroniczne nosy) stosowano m.in. w przypadku źródeł przemysłowych,
komunalnych i rolniczych do monitoringu specyficznych zanieczyszczeń. Systemy
wieloczujnikowe stosowane były do pomiaru zanieczyszczeń ze spalarni odpadów (Haas i in.,
2008), gazów złowonnych ze składowiska odpadów komunalnych (Micone i in., 2006),
kompostowni (Sironi i in., 2007), oczyszczalni ścieków (Bourgeois i in., 2002). Układy
wieloczujnikowe znalazły również zastosowanie w pomiarach odorotwórczych gazów
emitowanych z obiektów hodowlanych (Sohn i in, 2008). Pomiary z zastosowaniem
systemów wieloczujnikowych charakteryzują się niższym kosztem aparatury i wykonywania
analiz w porównaniu z chromatografią i olfaktometrią. Jednocześnie możliwości
wieloczujnikowego systemu sztucznego nosa są stosunkowo najsłabiej rozpoznane. Dlatego
w wielu jednostkach naukowych prowadzone są badania nad zastosowaniem tych urządzeń i
uzupełnieniem lub zastąpieniem tradycyjnych metod pomiarowych.
Do
badań
instrumentalnych
stosowane
są
czujniki
optyczne,
termiczne,
elektrochemiczne czy grawimetryczne (D. James, 2005). W pomiarach środowiskowych,
żywotność, trwałość, odporność na agresywne zanieczyszczenie, stabilność odczytów
zastosowanych czujników ma istotne znaczenie. Spośród obecnie dostępnych czujników gazu
dobrymi parametrami charakteryzują się rezystancyjne czujniki gazu. Niektóre badania
wykazują możliwość ich zastosowania w ciągłych pomiarach przez 1 rok i dłużej. W takich
sytuacjach wymagane jest uwzględnienie dryftu sygnału w czasie (A.C. Romain, 2010).
Profile zapachowe z matrycy czujnikowej są wielowymiarowe i musza być
analizowane za pomocą systemów rozpoznawania wzorca jak np. analiza głównych
składowych PCA (Principal Component Analysis), PLS (Partial Least Squares), PDA
(Funcional Discriminant Analysis) czy sztuczne sieci neuronowe ANN (Artifficial Neural
Network). ANN według niektórych autorów są efektywniejsze do klasyfikacji i predykcji
złożonych nieliniowych zbiorów danych niż wielowymiarowe metody analizy (Brezmes i in.,
1997; Gardner i in., 1993; Paliwal i in. , 2003; Ping i in., 1996; Schaller i in.1998a, 1998b;
Ushada i in., 2006; Winquist i in., 1993).
Materiały i metody
Próbki gazowe z 1-butanolem sporządzono w sposób statyczny. Sporządzono 11
próbek w zakresie od 3,6 do 294,3mg/m3. Wykorzystano roztwór 1-butanolu CZDA POCH o
nr kat. 203230115. Do torby tedlarowej 20dm3 wypełnionej czystym powietrzem dozowano
wyznaczoną ilości roztworu za pomocą strzykawki chromatograficznej (10μl lub 100μl).
Czyste powietrze (użyte również do badań olfaktometrycznych) poddane zostało filtracji za
pomocą węgla aktywnego i osuszone za pomocą żelu krzemionkowego. Stężenie 1-butanolu
w próbce gazowej kontrolowane było chromatograficznie
Badane stężenia 1-butanolu zostały poddane analizie za pomocą wieloczujnikowej
matrycy z ośmioma rezystancyjnymi czujnikami TGS typu MOS firmy Figaro, wykonanego
we własnym zakresie w ramach pracy doktorskiej (Rys.1). Czujniki znajdują się w komorze
zlokalizowanej
na
przednim
panelu
analizatora.
Specyfikacja
użytych
czujników
przedstawiona jest w tab.1. Dodatkowo w komorze zamieszczone są czujniki temperatury i
wilgotności względnej, zapewniające pomiar warunków środowiskowych i późniejszą
korekcję wyników. Przetwornik analogowo-cyfrowy (24bit ADuC847 Analog Devices)
mierzy spadek napięcia na czujnikach, pracujących w układzie dzielnika napięcia.
Wzmocnienie sygnału uzyskano za pomocą wzmacniacza instrumentalnego AD623.
Przepływ próbki powietrza w wielkości 500ml/min zapewniony jest przez wbudowaną
atestowaną mikro-pompkę membranową do poboru prób gazowych Fuergut FM1101.
Rys. 1 Widok matrycy czujnikowej (źródło własne)
Tab. 1 Czujniki TGS firmy Figaro Engineering zastosowane w matrycy czujnikowej (opracowanie na podstawie
materiałów technicznych TGS Figaro)
Nr
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
T
Rh
Typ
TGS2600-B00
TGS2610-C00
TGS2611-C00
TGS2612-D00
TGS2611-E00
TGS2620-C00
TGS2602-B00
TGS2610-D00
DS18B20
HIH-4000
Opis
Ogólne zanieczyszczenia powietrza
Propan, LGP50
Metan
Propan i izobutan
Metan (czujnik z filtrem węglowym)
Alkohol etylowy
Gazy toksyczne (NH3, H2S, C2H5OH, C6H5CH3)
Propan i butan (czujnik z filtrem węglowym)
Temperatura
Wilgotności względna
W wyznaczaniu wartości progu wyczuwalności węchowej 1-butanolu wziął udział
czteroosobowy zespół osób oceniających, wyselekcjonowany za pomocą normy PN-EN13725:2007 „Jakość powietrza- Oznaczanie stężenia zapachowego metodą olfaktometrii
dynamicznej”. Ich zadaniem było wskazanie momentu wyczucia zapachu 1-butanolu w
próbkach prezentowanych za pomocą olfaktometru dynamicznego TO7. Wybrana została
metoda pomiarowa Tak-Nie. Stężenia od wartości 183,9 mg/m3 i powyżej wymagały 100
krotnej predylucji w we wstępnej pompie strumieniowej olfaktometru.
Do analizy wielowymiarowych wyników z matrycy rezystancyjnych czujników gazu
wykorzystano metodę PCA. Do przeprowadzenia analizy posłużono się programem
STATISTICA 9. Analiza PCA ma za zadanie zmniejszenie wymiarowości zbioru danych. W
wyniku analizy powstają nowe nieskorelowane ze sobą zmienne. Drugą funkcją analizy jest
wyszukanie
zależności
w
zbiorze
danych,
niemożliwych
do
dostrzeżenia
w
wielowymiarowym zbiorze (W.J. Krzanowski, 2000).
Wyniki
Poniższe wykresy (rys.2) przedstawiają zależności rezystancji każdego z zastosowanych
czujników od stężenia 1-butanolu. Czujnik o nr 2611-E00 wykazuję słabą reakcje, gdyż nie
jest czuły na opary alkoholi. Według karty katalogowej czujnik nie reaguje na etanol i
izobutanu. 1-butanol, podobnie jak izobutanol jest jednym z izomerów butanolu. Rezystancja
pozostałych czujników maleje wraz ze wzrostem stężenia 1-butanolu w gazowej próbce.
Wyznaczone zostały logarytmiczne linie trendu, których współczynnik R2 wynosi średnio
0,82.
2611-E00
60
60
50
50
Rezystancja [kΩ]
Rezystancja [kΩ]
2600-B00
40
30
y = -4,149ln(x) + 27,372
R² = 0,8374
20
40
30
y = 0,1586ln(x) + 31,909
R² = 0,0293
20
10
10
0
0
0
50
100
150
200
250
300
0
350
50
100
60
60
50
50
40
30
y = -2,047ln(x) + 12,473
R² = 0,8453
10
250
300
350
40
y = -8,853ln(x) + 67,984
R² = 0,838
30
20
10
0
0
0
50
100
150
200
250
300
350
0
50
Stężenie 1-butanolu [mg/m3]
100
50
50
Rezystancja [kΩ]
60
40
y = -4,385ln(x) + 35,484
R² = 0,8204
20
200
250
300
350
300
350
2611-C00
60
30
150
Stężenie 1-butanolu [mg/m3]
2610-D00
Rezystancja [kΩ]
200
2610-C00
Rezystancja [kΩ]
Rezystancja [kΩ]
2602-B00
20
150
Stężenie 1-butanolu [mg/m3]
Stężenie 1-butanolu [mg/m³]
10
40
30
y = -4,45ln(x) + 33,196
R² = 0,8394
20
10
0
0
50
100
150
200
250
Stężenie 1-butanolu [mg/m3]
300
350
0
0
50
100
150
200
250
Stężenie 1-butanolu [mg/m3]
2620-C00
60
60
50
50
Rezystancja [kΩ]
Rezystancja [kΩ]
2612-D00
40
y = -7,076ln(x) + 55,959
R² = 0,8274
30
20
10
40
30
y = -4,647ln(x) + 32,421
R² = 0,828
20
10
0
0
0
50
100
150
200
250
300
350
0
50
Stężenie 1-butanolu [mg/m3]
100
150
200
250
300
350
Stężenie 1-butanolu [mg/m3]
Rys. 2 Rezystancja czujników gazu TGS Figaro w zależności od stężenia 1-butanolu
Wykres polarny (Rys.3) przedstawia rezystancję względną Rw poszczególnych
czujników miernika w zależności od stężenia n-butanolu w badanej próbce. Wartości
rezystancji poszczególnych czujników R zostały podzielone przez wartości rezystancji danego
czujnika w atmosferze czystego powietrza Rp.
gdzie: Rw – rezystancja względna czujnika [ - ],
R – rezystancja czujnika w atmosferze badanego gazu [kΩ],
Rp – rezystancja czujnika w atmosferze czystego powietrza [kΩ].
Wyznaczenie rezystancji względnej ma na celu zminimalizowanie wpływu zmiany
właściwości czujników w skutek procesu stężenia lub zatruwania gazami agresywnymi.
2600-B00
1,2
3,68 mg/m³
1,0
2620-C00
2602-B00
18,4 mg/m³
36,8 mg/m³
55,2 mg/m³
73,6 mg/m³
2612-D00
0,1
2610-C00
110,3 mg/m³
128,7 mg/m³
147,1 mg/m³
183,9 mg/m³
2611-E00
2610-D00
220,7 mg/m³
294,3 mg/m³
2611-C00
Rys. 3 Wykres rezystancji względnej poszczególnych stężeń n-butanolu
Wyniki rezystancji względnej poddane zostały analizie PCA. Wyznaczone zostały nowe
nieskorelowane zmienne, których kolejne wartości własne zawarte jest w tab. 2. Dwie
pierwsze czynniki wnoszą aż 99,5% informacji o analizowanym zbiorze danych. Nawet przy
uwzględnieniu tylko pierwszego czynnika, utracone zostanie jedynie 3,1% informacji o
zmienności danych.
Tab. 2 Wartości własne
Nr wartości
1
2
3
4
5
6
7
8
Wartość
własna
0,277571
0,007292
0,001227
0,000175
0,000005
0,000005
0,000002
0,000000
% ogółu
wariancji.
96,95902
Skumulow.
wartość wł.
0,277571
2,54707
0,42868
0,06110
0,00187
0,00159
0,00056
0,00011
0,284863
0,286090
0,286265
0,286271
0,286275
0,286277
0,286277
Skumul.
96,9590
%
99,5061
99,9348
99,9959
99,9977
99,9993
99,9999
100,000
Rys. 4 przedstawia wyniki analizy PCA dla 1-butanolu, na którym wyraźnie można
dostrzec przestrzenne uporządkowanie wyników pomiarów. Jeśli wziąć pod uwagę jedynie
jeden czynnik (oś odciętych), zachowana jest proporcjonalność czynnika 1 od stężenia.
Dlatego do dalszej analizy brany jest czynnik 1 z analizy głównych składowych. Próbki
gazowe o stężeniach 3,6 i 18,4mg/m3 wykonane były z roztworu 1-butanolu wstępnie
rozcieńczonego wodą demineralizowaną (demineralizator Integral 5 Millipore). Za pomocą
matrycy czujnikowej i analizy PCA możliwe jest wykrycie nawet niewielkich zmian w
metodzie przygotowania próbek, co nie możliwe było przy zastosowaniu olfaktometru
dynamicznego.
Rzut przypadków na płaszczyznę czynników
( 1 x 2)
Przypadki o sumie kwadratów cosinusów >= 0,00
0,2
18,4 3,68
Czynn. 2: 2,55%
0,1
294,3
128,7
147,1220,7
110,3
0,0
73,6 183,9
-0,1
55,2
36,8
-0,2
-0,3
-1,6 -1,4 -1,2 -1,0 -0,8 -0,6 -0,4 -0,2 0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
Czynn. 1: 96,96%
Aktywn.
Rys. 4 Wykres analizy PCA dla 1-butanolu (etykiety punktów wskazują na stężenia próbki gazowej w mg/m3)
Korelację czynnika 1 ze stężeniem próbki gazowej przedstawia rys. 5. Wyznaczona
została linia trendy w wysokim współczynnikiem R2=0,8531.
1
PC1 (96,9%)
0,5
0
y = 0,3803ln(x) - 1,6242
R² = 0,8531
-0,5
-1
-1,5
0
50
100
150
200
250
300
350
Stężenie [mg/m3]
Rys. 5 Wykres zależności czynnika pierwszego (96,9%) od stężenia 1-butanolu
Rys. 6 przedstawia stężenie zapachowe poszczególnych stężeń 1-butanolu. Wyniki
otrzymane w wyniki pomiarów na olfaktometrze dynamicznym. Pomiary olfaktometryczne
cechuję wysokie odchylenie standardowe wyników, spowodowane subiektywnością zespołu
oceniającego. O wyniku decyduję m.in. brak koncentracji, zmęczenie, nastrój, wpływ tła
zapachowego w laboratorium itd.. Zaobserwowano dokładniejsze dopasowanie linii trendu w
zakresie niższych stężeń. Stężenie zapachowe badanych próbek gazowych mieściło się w
granicach od 57 do 130000 ouE/m3.
Stężenie zapachowe cod [ouE/m3]
1000000
100000
y = 83,675e0,0258x
R² = 0,8262
10000
1000
100
10
0
50
100
150
200
250
300
350
Stężenie [mg/m3]
Rys. 6 Wykres zależności stężenia zapachowego w ouE/m3 1-butanolu od stężenia w mg/m3
Rys. 7 przedstawia wykres zależności stężenia zapachowego od czynnika pierwszego
(96,9%) analizy PCA. Wyznaczona została linia trendu o równaniu:
gdzie: cod – stężenie zapachowe [ouE/m3], PC1 jest wartością czynnika pierwszego
otrzymanego z analizy PCA. Równanie opisujące tą krzywą pozwala na określenie
przewidywanego stężenia zapachowego za pomocą techniki instrumentalnej.
Badania kontrolne potwierdziły dokładność wyznaczonych charakterystyk. Stężenie
zapachowe określone za pomocą matrycy czujnikowej mieściło się w 95% przedziale ufności
wyników olfaktometrycznych.
Stężenie zapachowe cod [ouE/m3]
1000000
100000
10000
1000
100
10
-1,5
-1,0
-0,5
0,0
0,5
1,0
PC1 (96,9%)
Rys. 7 Wykres zależności progu wyczuwalności zapachowej od czynnika PC1 analizy PCA
Wnioski
W wyniku przeprowadzonych badań udało się uzyskać funkcję umożliwiającą analizę
stężenia zapachowego 1-butanolu za pomocą wieloczujnikowej matrycy w zakresie do 130
tys. ouE/m3. Wyniki pomiarów za pomocą matrycy czujnikowej wykazują wyższa
powtarzalność niż subiektywna technika olfaktometryczna, ponadto możliwy jest pomiar
próbki gazowej poniżej progu wyczuwalności węchowej. Badania pokazują przydatność
zastosowania nieselektywnych matryc czujnikowych czujników do szacowania stężenia
zapachowego i sygnalizowania uciążliwości zapachowej.
Literatura
1.
Ampuero, S., &Bosset, J. O. (2003). The electronic nose applied to dairy products: A review. Sensor
and Actuators, B, 94, 1–12.
2.
Bourgeois W., Stuetz R.M.: Use of a chemical sensor array for detecting pollutants in domestic
wastewater, Water Research 36, 4505–4512, 2006.
3.
Gardner, J. W., & Bartlett, P. N. (1993). A brief history of electronic nose. Sensor and Actuators, B, 18,
211–220.
4.
Haas T., Schulze -Lammers P., Diekmann B., Horner G., Boeker P.: A method for online measurement
of odour with a chemosensor system, Sensors and Actuators B 132, 545–550, 2008.
5.
Hatfield J.V., Naves P., Hicks P.J., Persaud K., Travers P., Sens. Act. B 1994, 18-19, 221-228.
6.
Haugen J.K., Kvaal K., Electronic Nose and Artificial Neural Network, Meat Science, Vol. 49, 1998,
273-286.
7.
James D.,. Scott S.M, Ali Z., O’Hare W.T., Microchim. Acta 2005, 149, 1–17
8.
Krzanowski W. J.: Principles of Multivariate Analysis: A User's Perspective. Oxford University Press,
2000.
9.
Koziel J.A., Cai L.S., Wright D.W., Hoff S.J.: Solid-phase microextraction as a novel air sampling
technology for improved, GC-olfactometry-based assessment of livestock odors, J. Chromatograph. Sci.
44, 451-457, 2006.
10. Lundström I., Erlandsson R., Frykman U., Hedoborg E., Spetz A., Sungren H., Nature 1991, 352, 4750.
11. Micone P.G., Guy C.: Odour quantification by a sensor array: An application to landfill gas odours
from two different municipal waste treatment Works, Sensors and Actuators B 120, 628–637, 2007.
12. Pearce T.C., Schiffman S.S. , Nagle H.T., Gardner J.W., Handbook of machine olfaction, WileyVchVerlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim, 2003.
13. Peris, M., Escuder-Gilabert, L. (2009). A 21st century technique for food control: Electronic noses.
AnalyticaChimicaActa, 638, 1–15.
14. Persaud K.C., Trends Analyt. 1992, 11, 61-68.
15. Pillonel, L., Albrecht, B., Badertscher, R., Chamba, J. F., Bütikofer, U., Tabacchi, R., et al. (2003a).
Analytical methods for the determination of the geographic origin of Emmental cheese. Parameters of
proteolysis and reology. Journal of Food Science, 15, 49–62.
16. Pillonel, L., Ampuero, S., Tabacchi, R., &Bosset, J. O. (2003b). Analytical methods for the
determination of the geographic origin of Emmental cheese: Volatile compounds by GC/MS-FID and
electronic nose. European Food Research and Technology, 216, 179–183.
17. Ping, W., & Jun, X. (1996). A novel recognition method for electronic nose using artificial neural
network and fuzzy recognition. Sensor and Actuators, B, 37, 169–174.
18. Pisanelli A.M., Qutob A.A., Travers P., Szyszko S., Persaud K.C, Life Chem. Rep. 1994, 11, 303-308.
19. Romain A.C., Nicolas J.. Long term stability of metal oxide-based gas sensors for e-nose environmental
applications: An overview. Sensors and Actuators B 146 (2010) 502–506.
20. Schaller, E., Bosset, J. O., & Escher, F. (1998a). Electronic noses and their application to food. LWT –
Food Science and Technology, 31, 305–316.
21. Schaller, E., Bosset, J. O., & Escher, F. (1998b). Practical experience with electronic nose systems for
monitoring the quality of dairy products. Chimia, 53, 98–102.
22. Sironi S., Capelli L., Centola P., Rosso R.D.: Continuous monitoring of odours from a composting plant
using electronic noses, Waste Management 27, 389–397, 2007.
23. Sironi S., Capelli L., Céntola P., Rosso R.D., Pierucci S.: Odour impact assessment by means of
dynamic olfactometry, dispersion modelling and social participation. Atmospheric Environment, 44, 3,
354-360, 2010.
24. Sohn J.H.; Smith R.; Yoong E.; Leis J.; Galvin G., Quantification of Odours from Piggery Effluent
Ponds using an Electronic Nose and an Artificial Neural Network, Biosystems Engineering 86 (4) ,
2003, 399–410.
25. Swingler K., Applying Neural Networks: A Practical Guide. Academic Press, London 1996.
26. Trihaas, J., & Nielsen, P. (2005). Electronic nose technology in quality assessment: monitoring the
ripening process of Danish blue cheese. Journal Food Science, 70, 44–49.
27. Ushada, M., &Murase, H. (2006). Identification of a moss growth system using an artificial neural
network model. Biosystems Engineering, 94, 179–189.
28. Winquist, F., Hornsten, E. G., Sundgren, H., &Lundstrom, I. (1993). Performance of an electronic nose
for quality estimation of ground meat. Measurement Science and Technology, 4, 1493–1500.
29. Zhang S., Cai L., Koziel J.A., Hoff S.J, Schmidt D.R., Clanton Ch.J., Jacobson L.D., Parker D.B.,
Heber A.J.: Field air sampling and simultaneous chemical and sensory analysis of livestock odorants
with sorbent tubes and GC–MS/olfactometry, Sensors and Actuators B: Chemical, Volume 146, Issue 2,
29, 427-432, 2010.
30. PN-EN-13725:2007 „Jakość powietrza -- Oznaczanie stężenia zapachowego metodą olfaktometrii
dynamicznej”