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俄罗斯Skoltech研究院Fedor Fedorov团队JHM:电子鼻识别石油污染土壤中的挥发性油类化合物

环境人Environmentor  · 公众号  ·  · 2024-12-18 13:25

正文

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第一作者: 瓦列里 · 扎伊采夫 (Valery Zaitsev)

通讯作者: 费多尔 · 费多罗夫 (Fedor Fedorov)

通讯单位:莫斯科斯科尔科沃科学技术研究院(简称 “Skoltech”


图片摘要


成果简介

俄罗斯 研究人员对电子鼻进行了训练 使其能够通过检测空气中的化学物质 根据挥发性有机化合物的比例来识别石油的来源。由于石油由不同烃类物质混合而成,其比例因来源不同而不同,因此电子鼻可用于定位土壤中的石油泄漏点、监测炼油厂环境以及进行油田研究。与目前用于测量气体混合物成分的先进设备相比,电子鼻的成本仅为其 1/20 。低成本使其应用范围更广,例如大量的实地研究。这项研究得到了俄罗斯科学基金会 (RSF) 总统计划的 支持 ,其成果 发表 在《有害物质杂志》上



引言

电子鼻采用最新技术检测气体混合物中的挥发性化学物质。与人的鼻子一样,它会对气味进行整体分析,包括其中包含的所有化合物,并可经过训练来识别目标气味。这使它有别于串联式气相色谱 - 质谱仪,实验室常常使用色谱 - 质谱仪来单独检测混合物中每种成分以确定混合物的化学组成。尽管色谱 - 质谱仪具有高精确度和高灵敏度,但其过于昂贵和笨重,无法在现场使用,例如监测环境、检测土壤中的石油污染或分析生产现场的石油和油藏成分等。虽然电子鼻需要经过适当的培训和调试,但它具有可移动性和实时性,使化学分析变得更加便宜且容易

莫斯科 斯科尔科沃科学技术研究院(简称 “Skoltech” 的研究人员及其合作者们 建议 使用电子鼻来确定石油的成分。他们从哈萨克斯坦的三个油田采集了九个含不同比例挥发性烃类物质的轻质油和重质油样本。较轻的油类蒸发较快,因此在泄漏一段时间后较难检测到,而较重的油类蒸发较慢,会少量逸散到环境中,因此很难立即确定来源。研究人员在土壤样本中加入油类样本,并将其置于气体分析仪的气流下 30 分钟。然后使用电子鼻对含有挥发性化合物的气流进行分析。



图文导读

研究小组使用 随机森林 模型来训练电子鼻。该模型的算法对一系列相关决策的影响因素进行分析,从而得出结果。研究人员对八个传感器的数据进行了处理和分析,使电子鼻能够准确识别石油的来源,无论其挥发性如何变化。即使在取样 12 小时后,部分油类成分已经挥发,电子鼻仍能检测到土壤中的这些成分。

与需要占用实验室数平方米空间的串联式气相色谱 - 质谱仪相比,电子鼻的成本仅为其 1/20 ,同时电子鼻携带方便,小巧得像一本平装书,适用于多种应用,如检测土壤中的石油污染、验证炼油厂排放物的合规性等。

我们的方法可以用来监测油田的储层。电子鼻可根据气味确定空气中挥发性油类化合物的化学性质。我认为电子鼻还能帮助确定新油田的具体位置。 瓦列里 · 扎伊采夫 (Valery Zaitsev) 表示,他是 Skoltech 的纳米材料实验室的博士生,同时也是这项 RSF 资助项目的参与者。



作者测试了九个油样和七个油混合物样品,以估计电子鼻对与这些油相关挥发性化合物的化学抗性反应。 他们观察到,与低 API 指数的油相比,高 API 重力指数(美国石油学会)的样品具有更高的化学抗性反应值。

此外,该团队观察到八个传感器单元中有七个传感器单元对油中芳香化合物( Ar )的相对含量的响应呈正相关,而烷烃( Alk )的响应呈负相关。 这与油中 Ar/Alk 比率的增加有关,从低 API 指数到高 API 指数。

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小结

我们将在一家 Skoltech 初创公司继续进行该项目研究 为各行业提供监测排放和训练电子鼻执行特定任务的设备与算法。我们的设备有望被工业公司使用,因此我们的近期目标是将其作为商业产品来开发。与此同时,我们将尝试教电子鼻像人类一样感知气味,例如,判断气味是令人愉快还是不愉快,以及不愉快的程度。 费多尔 · 费多罗夫 (Fedor Fedorov) 表示,他是 skoltech 光子学中心纳米材料实验室的助理教授,同时是这项 RSF 资助项目的负责人。

参与研究的其他机构包括: 国立欧亚大学 (哈萨克斯坦)、俄罗斯科学院 A.V. 托普奇耶夫石油化学合成研究所 (莫斯科)、 西安建筑科技大学 (中国)和 莫斯科鲍曼国立技术大学 (莫斯科)。

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作者简介

费多尔 · 费多罗夫 (Fedor Fedorov) 2007 年毕业于伏尔加格勒国立大学,随后于 2010 年在萨拉托夫国立技术大学成功通过电化学博士学位论文答辩。他的研究领域是薄金属膜的电化学沉积。在斯科尔科沃科学技术研究院,费多尔的研究重点是开发用于选择性气体识别的新型气体分析系统,例如智能传感器和其他多传感系统,又称为电子鼻。在这些研究中,他通过从多传感系统获取矢量信号来解决选择性问题,然后通过模式识别算法对其进行处理。作为访问学者,费多尔曾在德国达姆施塔特 GSI 和萨尔大学以及瑞士联邦材料科学与技术实验室 (EMPA) 工作过,并获得了 DAAD 奖学金和俄罗斯教育和科学部的资助

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