QCM传感器阵列结合主成分分析法检测DMMP的新方法

"该文介绍了一种基于主成分分析法的QCM(石英晶体微天平)传感器阵列技术，用于定量检测环境中的DMMP(二甲基甲酰胺)。研究中，聚环氧氯丙烷、乙基纤维素和聚表氯醇被用作敏感膜材料，构建了QCM传感器阵列。通过气相色谱-火焰光度检测器(GC-FPD)标定DMMP的浓度，并在气体流速为300 mL/min的情况下，确定了在30~210 mg/m³浓度范围内的线性关系。该方法表现出高精度和准确性，检测限低至10.1 mg/m³。此外，利用主成分分析法对可能存在的神经性毒剂沙林的干扰进行了分类和识别研究，以提高检测的特异性。" 本文的研究工作属于行业研究领域，由华北科技学院基础部的文小艳、李伟和防化学院分析中心的韩元良共同完成。研究得到中央高校基本科研业务费资助和华北科技学院应用型人才培养模式下数学教育改革与实践项目的资金支持。作者文小艳是硕士学历，担任华北科技学院基础部讲师，专注于计算数学和应用数学的研究。 QCM传感器阵列是一种先进的气体检测技术，其工作原理基于石英晶体在质量变化时频率的变化。在这项研究中，通过改变敏感膜材料，传感器能够对不同浓度的DMMP作出响应。DMMP是一种重要的化学物质，可能在环境监测、工业生产控制和防化安全等领域具有检测需求。气相色谱-火焰光度检测器则是一种常见的化学分析工具，用于精确测定DMMP的浓度。 主成分分析法是统计学中的降维技术，能将多个相关变量转化为少数几个不相关的主成分，以简化数据处理并提取主要信息。在本研究中，这种方法被用来区分和识别DMMP信号与潜在干扰物如沙林之间的差异，增强了传感器对特定目标物的识别能力。 这项研究提供了一种有效且灵敏的DMMP检测方法，不仅对于环境监测，而且对于化学战剂的识别都有重要价值。同时，它也展示了主成分分析在解决复杂数据集分类问题上的潜力，为未来传感器技术和数据分析方法的发展提供了新的思路。