煤矿火灾识别：仿生气味传感器阵列实验研究

"仿生气味传感器阵列判识煤矿火灾的实验研究" 本文是关于利用仿生气味传感器阵列进行煤矿火灾识别的实验研究。作者在文章中首先概述了国内外气味识别技术的发展现状，强调了这一领域的研究进展和气味传感器的不同类型及发展。气味传感器作为关键技术，其性能和敏感度直接影响到气味识别的准确性。 研究的重点在于传感器阵列对不同气味物质的敏感性分析。通过实验，研究人员探讨了传感器如何响应不同气味源物质，以及它们在混合比例变化时的识别能力。此外，他们还考察了矿井环境中的本底值（即未受污染的基线读数）如何随着生产状况的变化而变化，这些变化可能对气味传感器的读数产生影响。 论文指出，基于人工神经网络（ANN）的多气味传感器阵列能够有效地处理复杂的识别任务。这种系统能模拟生物嗅觉系统的工作方式，通过学习和训练，实现对特定气味模式的识别。在煤矿火灾预测的应用中，该阵列可以区分不同类型的火灾，比如根据燃烧物的种类（如煤炭、木材等）来判断火源，并且能够识别燃烧物的混合比例，这对于早期预警和及时采取灭火措施至关重要。 作者还提到，通过对矿井环境的长期监测，可以建立更加精确的火灾预测模型，进一步提高煤矿的安全水平。这种仿生技术的应用不仅限于火灾预测，还可以扩展到其他领域，如环境污染监控、危险化学品泄漏检测等。 关键词的选取——“仿生”、“气味传感器阵列”、“气味识别”和“火灾预测”，揭示了研究的核心内容和技术手段。通过这些关键词，我们可以看出这项工作在煤矿安全领域的创新性和实用性，同时也为未来智能感知技术在工业环境中的应用提供了新的思路。 这项研究为煤矿火灾的预防和控制提供了一种新型、高效的技术手段，利用仿生气味传感器阵列，结合人工神经网络的处理能力，实现了对火灾类型和燃烧物性质的准确识别，对于提升矿井安全管理和减少灾害损失具有重要意义。