近日，清華大學機械系在電子鼻仿生嗅聞研究中取得新進展，相關研究成果以“Sniffing Like a Wine Taster: Multiple Overlapping Sniffs (MOSS) Strategy Enhances Electronic Nose Odor Recognition Capability”為題發表于《先進科學》期刊（Advanced Science）2024年第7期，被選為期刊內封面文章。

該文作為亮點文章，被Wiley雜志社旗下的國際科研新聞傳播平臺Advanced Science News以“An artificial nose that sniffs like a wine taster”為題進行了專門新聞采訪報道，并被Wiley中國官方公眾號Advanced Science News作同步報道。

視覺、聽覺、嗅覺三大感官是人類感知世界的重要手段。近年來，機器視覺（視頻）、機器聽覺（音頻）已展現出媲美人類視覺與聽覺的感知能力。與此同時，學者們長期致力于設計制造性能超越人類嗅覺的電子鼻設備。受限于當前氣體傳感器技術的限制，電子鼻在復雜氣味辨識、多氣味分類等問題上仍難以匹敵人類嗅覺，電子鼻研究仍需進一步借鑒仿生人類嗅覺。

該研究提出一種用于電子鼻氣體采樣的仿生嗅聞策略，實現了對不同烈酒氣味的準確辨識。傳統的電子鼻氣體采樣往往采取單次進樣策略，得到的電子鼻傳感信號缺乏有效的動態特征。該研究所提的仿生嗅聞策略通過模仿專業品酒師的嗅聞方法，創新性地引入多重重疊的嗅聞（Multiple Overlapping Sniffs, MOSS）以使電子鼻的傳感器陣列產生動態特征豐富的時序信號，從而提升對不同氣體的感知辨識能力。

圖 2 (a) 具有仿生肺的電子鼻設備示意圖 (b) 多重重疊嗅聞(MOSS)策略示意圖

該研究設計制造了具有仿生肺的電子鼻設備，采用了可編程注射泵模擬仿生肺結構，并基于催化化學發光原理設計制造了氣體傳感陣列。該仿生肺能以1Hz頻率連續吸入測試氣體并注射到催化化學發光（CTL）傳感器表面，從而實現多重重疊嗅聞策略的氣體進樣。該電子鼻設備的氣體傳感陣列將4種納米金屬氧化物作為催化劑，可對復雜成分氣體中的揮發性有機物（VOC）產生交叉響應，從而實現對不同氣體的差異化感知。其中CTL傳感器的響應時間約為4秒，可及時響應嗅聞引發的動態氣流變化并輸出響應信號。

圖 3 針對揮發性有機物氣體的辨識實驗

該研究首先針對揮發性有機物氣體（VOC）辨識進行探究。研究者在單個CTL傳感器上對三種不同濃度的VOC氣體（乙烯、乙炔、丁烷）展開檢測，分別使用傳統單次進樣方法與MOSS策略進行采樣。實驗表明，在傳統氣體進樣方法下，該CTL傳感器響應幅值與氣體濃度成正比，而無法提取有效的VOC種類信息。在所提供的MOSS策略下，該CTL傳感器的時序信號波形具有明顯的區分度。實驗證明，將時序信號的相對峰值作為特征向量，可直接通過主成分分析同時辨識VOC氣體種類與濃度，而無需額外的機器學習算法。

圖 4 針對烈酒種類的辨識實驗

該研究中，研究者也針對不同烈酒種類辨識展開探究。研究者在4個CTL傳感器組成的電子鼻上對6種烈酒展開檢測，分別使用傳統單次進樣方法與MOSS策略進行采樣。實驗證明，相較于傳統單次進樣方法，MOSS策略可將該電子鼻設備對6種烈酒的辨識準確度從81.94%提升到95.83%，能夠實現對不同烈酒種類的高準確度辨識。進一步實驗表明，在僅有2個CTL傳感器檢測6種烈酒的限制條件下，傳統單次進樣方法的電子鼻僅能實現61.11%的辨識準確度，而MOSS策略可使該電子鼻實現91.67%的辨識準確度。以上實驗說明了MOSS策略對電子鼻氣味辨識能力的顯著提升效果。

針對MOSS策略的動力學原理，該研究進行了計算流體動力學仿真驗證。驗證結果說明，由于同一CTL傳感器對不同氣體成分的響應方程及參數并不相同，這一差異在MOSS策略引發的動態氣流下會直接導致時序傳感信號的波形差異，從而有助于模式識別算法從傳感信號中提取特征數據并辨識不同氣體成分，這為該研究所提的MOSS策略提供了明確的理論依據。

圖 5 MOSS策略的計算流體力學驗證

未來研究中，MOSS策略將有望應用于多樣化的復雜氣味檢測分析場景中，例如基于人體呼出氣檢測的癌癥、流感、糖尿病等疾病無損診斷，基于有害氣體檢測的爆炸物搜尋與火災隱患預警，基于香氣檢測的白酒、茶葉品質評估與真偽鑒別。

清華大學機械系長聘副教授胡楚雄為該文通訊作者，清華大學機械系2019級博士生劉路正為第一作者，北京師范大學化學學院那娜教授作為第二作者為研究工作做出了貢獻。研究工作得到了國家自然科學基金、摩擦學國家重點實驗室的支持。

審核編輯：劉清