清华大学研发具有通用气味检测能力的电子鼻，助力嗅觉感知从“专用”走向“通用”
2025-07-17 18:45:00 来源：麦姆斯咨询 评论：0 点击：
该电子鼻集成MOS气体传感器阵列和人工神经网络算法，具有“无需预处理、兼具快速响应与广谱检测”能力，实现53种气味物质的自然状态检测，突破传统技术对实验室环境的依赖，为嗅觉感知技术从“专用”走向“通用”奠定基础。
电子鼻（E-noses）通常被称为人工嗅觉系统，由气体传感器阵列组成，并利用人工智能（AI）算法模拟生物嗅觉来识别各种气味。电子鼻中最常用的气体传感器类型是金属氧化物半导体（MOS）。MOS气体传感器凭借其优异的物理和化学稳定性、多样化的结构和独特的电子特性，展现出高效的气体灵敏度和实时监测能力。电子鼻主要用于检测环境污染物、辅助医疗诊断以及评估食品质量等。这些应用通常涉及特定的目标物质，例如甲苯、甲醛和乙醛，因此要求电子鼻满足特定领域相关的标准——电子鼻更像一个完成特定领域单一用途的专家系统。
随着普适计算和环境感知技术的进步，电子鼻越来越多地被集成到智能家居、个人机器人和其它物联网设备中。这些消费类应用场景蕴含着海量气味信息，对电子鼻在多任务处理方面的通用性提出了前所未有的要求。与传统的应用类似，基于MOS气体传感器的电子鼻具有体积小巧、结构简单、响应速度快、功耗低等特点，非常适合上述消费类应用场景。然而，现有的特定领域的电子鼻往往无法满足这些多样化应用的广泛需求，因此迫切需要开发一种能够在各种领域和应用中检测广泛气味的通用型电子鼻。
据麦姆斯咨询报道，近期，清华大学未来实验室气味检测与嗅觉计算研究团队从通用性角度研究了电子鼻技术，并提出一种能够对多种气味进行分类的微型电子鼻装置。该装置集成MOS气体传感器阵列和人工神经网络（ANN）算法，具有“无需预处理、兼具快速响应与广谱检测”能力，首次实现食品、家居、安全等11类场景共53种气味物质的自然状态检测，突破传统技术对实验室环境的依赖，为嗅觉感知（电子鼻）技术从“专用”走向“通用”奠定基础。相关研究成果以《An electronic nose device with rapid and universal odor detection capability》为题，发表于传感器领域国际权威期刊Sensors and Actuators B: Chemical。清华大学博士生孙宇驰、于港为论文共同第一作者，助理研究员杨佳伟为通讯作者。
电子鼻：（a）传感器阵列；（b）气室空间示意图；（c）气体采集结构及气路示意图；（d）电路原理框图；（e）广口瓶采集状态图；（f）小瓶采集状态图；（g）实验环境图。
该电子鼻装置由三个主要部件组成：传感器阵列、控制电路和集成气体采集结构。传感器阵列由8种不同类型的MOS气体传感器和1种温湿度（T&H）传感器组成，分别标记为S1至S8、T&H。S1-S4为清华大学未来实验室自主研发，S5-S8为商用Figaro传感器。T&H传感器为盛思锐（Sensirion）公司的SHT40，位于气体传感器的中间。下表列出了MOS气体传感器的详细信息。
8种MOS气体传感器信息
相比市面的商用气体传感器，清华大学自主研发的4种MOS气体传感器显著提升了传感器的响应灵敏度和选择性。自研传感器兼具成本优势与性能稳定性，对挥发性有机化合物（VOCs）和复杂混合气味表现出优异的选择性，为广谱检测提供了硬件基础。
4种气体传感器（S1-S4）材料的高分辨率透射电镜照片
这项电子鼻研究工作通过研发选择性更好的MOS气体传感器，改进硬件结构提高装置的采集性能，利用人工神经网络等智能算法有效补偿气味浓度的波动，构建了通用型气味识别模型。以53种常见物质为目标，该电子鼻装置利用人工神经网络识别物质气味的准确率高达95.0%。之后，研究人员进一步在装置上嵌入了气味推理算法，并进行了为期数天的实时实验，涵盖了气体传感器的时间漂移和现实世界中气味的差异性。该电子鼻系统基于组合类别的准确率达到82.1%，并且采用低成本微控制器时检测时间仅需7秒。
53种测试用样品和样品瓶
这种具有通用气味检测能力的电子鼻在智能家居气味预警（例如燃气泄漏、食品变质）、食品品质监控（例如原料分类、货架期评估）、环境污染物检测（例如VOCs实时监测）等领域展现出广阔的应用前景。研究团队计划持续优化传感器阵列与算法模型，推动电子鼻装置小型化与产业化，为构建通用气味数据库、普及嗅觉感知技术奠定基础，推动电子鼻在智能家居、食品工业、环境监测等领域的规模化应用。
论文链接：https://doi.org/10.1016/j.snb.2025.137871
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