第1章 气体检测技术概述 1

1.1 气体检测技术的发展 1

1.2 气体检测技术的应用领域 2

1.2.1 气体检测技术与空气污染 2

1.2.2 基于气体检测技术的质检与医疗 4

1.2.3 气体源定位技术 4

1.3 本书主要研究内容 5

第2章 气体检测实验中的基本操作知识 7

2.1 气体检测实验中的重要定律与公式 7

2.2 常用气体含量计量单位与换算 8

2.3 实验室常见的危险气体 9

2.3.1 实验室常见的可燃气体 10

2.3.2 实验室常见的有毒气体及毒性量化标准 11

2.4 气体标准物质的制备与保存 12

2.4.1 气体标准物质的制备 13

2.4.2 气体标准物质的保存 14

2.5 气体样本的采集 15

2.6 气体样本的干燥与过滤 17

2.6.1 气体样本的干燥 17

2.6.2 气体样本的过滤 19

2.7 本章小结 20

参考文献 20

第3章 气体样本分析与检测技术 22

3.1 气体样本分析与检测技术概述 22

3.2 检气管法 23

3.3 奥式气体分析仪 24

3.3.1 奥式气体分析仪的常用配件 25

3.3.2 奥式气体分析仪的结构与使用 26

3.4 分光光度计法 28

3.4.1 分光光度计的检测原理 29

3.4.2 分光光度计基本结构 30

3.4.3 红外分光光度计 32

3.5 气相色谱法 33

3.5.1 气—液色谱法的气体组分分离 33

3.5.2 气—固色谱法的气体组分分离 35

3.5.3 气相色谱仪检测器 37

3.5.4 气相色谱图概述 41

3.5.5 基于气相色谱法的定性定量分析 44

3.6 本章小结 46

参考文献 46

第4章 气敏传感器技术 48

4.1 气敏传感器 48

4.2 传感器基本特性 49

4.2.1 传感器静态特性 49

4.2.2 传感器动态特性 53

4.3 金属氧化物气敏传感器 58

4.3.1 金属氧化物气敏传感器分类 58

4.3.2 金属氧化物传感器反应机理 59

4.3.3 TGS2620传感器特性 62

4.4 电化学气敏传感器 64

4.4.1 电化学气敏传感器分类 64

4.4.2 恒电位电解式电化学传感器 65

4.4.3 离子电极式电化学传感器 66

4.4.4 固体电解质电化学传感器 66

4.5 红外光学气敏传感器 67

4.5.1 基于气体吸收光谱的红外光学气敏传感器 68

4.5.2 红外光声传感器 71

4.6 传感器标定实验 72

4.7 本章小结 76

参考文献 77

第5章 基于传感器技术的检测系统 78

5.1 基于传感器技术的检测系统设计 78

5.2 基于气敏传感器的监测、报警电路 78

5.3 基于DSP的通用传感器采样平台 80

5.3.1 传感器检测设备的通用性特点 80

5.3.2 系统核心硬件结构 81

5.3.3 采样软件设计 83

5.4 基于物联网构架的传感器网络 84

5.4.1 物联网构架 86

5.4.2 无线传感器网络 87

5.4.3 基于虚拟仪器技术的人机交互程序 89

5.5 本章小结 89

参考文献 90

第6章 电子鼻技术 91

6.1 电子鼻技术概述 91

6.2 电子鼻工作原理与结构 92

6.2.1 多气敏传感器阵列 92

6.2.2 电子鼻模式识别算法 94

6.3 电子鼻在产品质检中的应用 97

6.3.1 酒类品质检测 97

6.3.2 食品质量检测 99

6.3.3 水果成熟度评价 100

6.4 NASA-JPL空气质量监测电子鼻 102

6.4.1 NASA-JPL电子鼻的气路设计 103

6.4.2 电子鼻传感器阵列 104

6.5 基于可视嗅觉的电子鼻技术 105

6.5.1 金属卟啉传感器阵列 106

6.5.2 可视嗅觉电子鼻系统结构设计 107

6.6 基于可视化嗅觉技术的胺类气体定量检测与分类 108

6.6.1 三甲胺定量检测 109

6.6.2 胺类气体识别 111

6.7 本章小结 113

参考文献 113

第7章 静态气体源定位技术 116

7.1 气体源定位技术 116

7.2 静态气体源定位技术 117

7.3 常用气体扩散模型 119

7.3.1 BM扩散模型 119

7.3.2 三维有限元模型 120

7.3.3 Ooms模型 121

7.3.4 高斯扩散模型 123

7.3.5 高斯湍流扩散模型 125

7.4 常用气体源定位算法 128

7.4.1 加权组合三边定位算法 129

7.4.2 椭圆交叉定位算法 130

7.4.3 非线性最小二乘估计算法 132

7.5 本章小结 133

参考文献 134

第8章 基于粒子群算法及最小二乘算法的静态气体源

定位与实验 136

8.1 粒子群优化算法 136

8.2 基本粒子群优化算法概述 137

8.3 基于PSO的气体源定位算法 141

8.3.1 基于最小二乘法则的适值函数设计 141

8.3.2 定位算法设计 142

8.3.3 观测误差与传感器数量对实验结果的影响 147

8.3.4 种群规模对迭代次数的影响 149

8.4 粒子群速度计算中的参数改进 150

8.4.1 惯性因子的改进 150

8.4.2 学习因子的改进 151

8.5 中值粒子群定位算法 152

8.5.1 基于MBPSO的改良定位算法设计 153

8.5.2 算法仿真实验 155

8.6 静态气体源定位实验 157

8.6.1 实验系统设计 157

8.6.2 气体浓度采集实验 159

8.7 基于改良型MBPSO的定位计算 162

8.8 基于最小二乘准则的适值比较定位法 164

8.9 基于最小二乘准则的适值遍历计算 167

8.10 本章小结 170

参考文献 170

第9章 主动嗅觉定位 172

9.1 主动嗅觉定位技术 172

9.2 主动嗅觉机器人发展历程概述 172

9.3 主动嗅觉机器人设计与实验 175

9.3.1 机器人硬件系统设计 176

9.3.2 Z形搜索策略 178

9.3.3 单机器人主动嗅觉定位实验 182

9.4 多机器人协作定位 183

9.4.1 多机器人协作定位 183

9.4.2 基于粒子群优化算法的多机器人协作搜索策略 185

9.5 本章小结 191

参考文献 191

陈立伟，2013年于西北工业大学控制科学与工程专业博士学位，同年进入郑州大学电气工程学院进行教学科研工作，目前担任自动化专业副教授。研究方向：自动化设备与检测技术、新型气体传感器、电子鼻技术、模式识别理论。

本书从实际操作的角度阐述了气体检测技术的基本理论、实验方法以及几种主要气体样本分析设备的工作原理与设计结构，讨论了目前国内外常见气敏传感器的敏感机理、使用方法与适用范围，并在此基础上设计了基于气敏传感器的气体检测设备。作者在书中结合自己攻读博士与大学任教期间的科研工作，着重研究了气体检测领域的两个新兴方向：现代电子鼻(E-nose)与气体源定位技术。电子鼻是结合多传感器交感原理与模式识别算法实现气味样本定性定量分析的设备；气体源定位技术根据工作原理分为基于气敏传感器网络和气体扩散模型的静态气体源定位法，以及基于智能移动机器人的主动嗅觉技术。

压缩空气的泄漏有泄漏点多，泄漏不宜检测的特点，工业企业巡检主要采取抹肥皂水的简陋方法。而压缩空气的泄漏在不知不觉中会使工厂蒙受压缩空气泄漏检测有两个方面：定位与定量。

气体泄漏检测系统定位

压缩空气泄漏点可通过使用气体泄漏扫描枪来进行定位扫描，确定泄漏点，以便实施堵漏。

气体泄漏检测系统定量

压缩空气泄漏量可以通过使用智能气体泄漏检测仪进行泄漏量检测，通过检测可以得到泄漏量与损失电费。

内容简介

本标准代替GB 7230—1987《气体检测管装置》。

本标准与GB 7230—1987相比，内容的变化主要有：

——按照GB/T 1.1的要求重新起草了标准文本，增加了范围、规范性引用文件；

——本标准改进了气体检测管配套采样器气密性试验的方法；

——本标准增加了气体检测管跌落试验；

——本标准增加了气体检测管和采样器外观检验技术要求和试验方法；

——本标准增加了抽样比例和判断规则等内容。

本标准由国家安全生产监督管理总局提出。