Airsense电子鼻探究污水处理厂还原硫化物和臭气浓度

   随着城市化进程的不断推进，污水处理厂逐渐被新建住宅区包围，其排放的恶臭气体引发的环境投诉呈逐年上升趋势。污水处理厂恶臭气体成分复杂，其中还原硫化物（如硫化氢、甲硫醇、甲硫醚和二甲等）因挥发性强、嗅阈值低，成为主要致臭物质，且难以实现精准检测与有效控制。传统恶臭监测方法存在明显局限：仪器分析法受设备限制无法捕捉低浓度恶臭物质，且难以反映人体实际嗅觉感受；感官测试法虽能体现人体感受，却无法实现连续在线监测，难以真实反映恶臭污染的动态变化。为此，本研究采用德国 PEN 3.5 型电子鼻系统，结合响应面分析法（RSM）和偏最小二乘法（PLS），构建还原硫化物质量浓度与臭气浓度的预测模型，并通过实际样品验证，旨在为污水处理厂恶臭污染的高效监测与管理提供技术支持。

01试验设计

01主要仪器与试剂
仪器：德国Airsense公司PEN 3.5 型电子鼻。

试剂：20g/m³ 混合硫化物标准气（含 H₂S、CH₃SH、DMS、DMDS）及单标气，经 4-250 倍稀释为 20 个浓度梯度，其中 80% 用于建模，20% 用于验证。
02测定条件
电子鼻：清洗时间 100s，测试时间 60s，进样流量 300mL/min，温度 25℃，相对湿度 25%，每个样品重复测定 5 次。
臭气测定：依据《空气质量 恶臭测定 三点比较式臭袋法》（GB/T 14675-93），测定混合硫化物臭气浓度，按稀释倍数推算不同浓度对应值。
03数据处理
选取 51-60s 稳定数据进行主成分分析（PCA）、响应面分析（RSM）和偏最小二乘法（PLS）分析。

02结果与讨论

传感器筛选与 PCA 分析
筛选出W5S、W1W、W2W传感器，对硫化物灵敏度最高，用于模型构建。
PCA 分析显示，第一主成分贡献率 86.54%，前两主成分累计贡献率 94.08%，可有效区分不同浓度硫化物（除个别低浓度外）。

还原硫化物预测模型（RSM）

臭气浓度预测模型（PLS）

将电子鼻响应值与对应臭气浓度通过 PLS 建模，预测值偏度小。经某污水处理厂5个点位（沉砂池、粗格栅等）验证，预测准确度为85.6%-99.6%，与实测值趋势吻合。

03结论

Airsense电子鼻结合 RSM 和 PLS 可准确预测污水处理厂还原硫化物和臭气浓度，具备便携、快速、实时在线监测优势，为恶臭污染管理及治理系统开发提供技术支持。