Recently, so-called electronic nose

Recently, so-called electronic nose or artificial nose has been introduced to the odour
research, which was originally applied in food industries to identify the quality of food products.
The main principle of these technique is to use an array of solid state sensors combined with
neural network software to analyse the signals. To identify the characteristics of different
odour sources, odour samples were collected from different incoming vehicles to the landfill
site, respectively, which represent different odour sources such as sludge from sewage
treatment works, municipal wastes and construction wastes. The samples from known
sources were first analyzed by an e-nose (Alpha MOS - FOX4000) to record their odour
characteristics as finger prints. Some odour samples collected at the boundary of the landfill
sites as unknown samples were also analyzed by the e-nose. The odour patterns between
individual known samples and unknown samples were statistically recognized by comparing
their similarity index (SI) with a purpose of identifying the major odour emission sources which
contribute to the odour pollution.
Table 4 Odour Samples Collected from Different Waste Sourc

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ล่าสุด เรียกว่าจมูกอิเล็กทรอนิกส์หรือจมูกประดิษฐ์ถูกนำไปกลิ่นวิจัย ซึ่งแต่เดิมใช้ในอุตสาหกรรมอาหารการระบุคุณภาพของผลิตภัณฑ์อาหารหลักหลักของเทคนิคนี้คือการ ใช้อาร์เรย์ของเซ็นเซอร์ของแข็งรวมกับซอฟต์แวร์เครือข่ายประสาทเพื่อวิเคราะห์สัญญาณ ระบุลักษณะของแตกต่างกันแหล่งกลิ่น กลิ่นตัวอย่างถูกเก็บรวบรวมจากคันอื่นเข้าไปฝังกลบไซต์ ตามลำดับ ซึ่งแสดงถึงแหล่งที่มีกลิ่นต่าง ๆ เช่นตะกอนจากน้ำเสียรักษางาน เทศบาลขยะ และขยะก่อสร้าง ตัวอย่างจากที่รู้จักกันแหล่งแรกถูกวิเคราะห์ โดยการอีจมูก (อัลฟา MOS - FOX4000) บันทึกกลิ่นของพวกเขาลักษณะเป็นพิมพ์ลายนิ้วมือ เก็บตัวอย่างกลิ่นที่ขอบเขตของการฝังกลบอเมริกาเป็นตัวอย่างที่ไม่รู้จักได้ยังวิเคราะห์ โดย e-จมูก กลิ่นรูปแบบระหว่างแต่ละตัวอย่างที่รู้จักและไม่รู้จักอย่างถูกทางสถิติรู้จักเปรียบเทียบของดัชนีความคล้ายคลึงกัน (ซี) กับวัตถุประสงค์ของการระบุมลพิษกลิ่นหลักแหล่งที่นำไปสู่มลพิษกลิ่นตาราง 4 ตัวอย่างกลิ่นจาก Sourc เสียแตกต่างกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เมื่อเร็ว ๆ
นี้ที่เรียกว่าจมูกอิเล็กทรอนิกส์หรือจมูกเทียมที่ได้รับการแนะนำให้รู้จักกับกลิ่นวิจัยซึ่งถูกนำมาใช้ครั้งแรกในอุตสาหกรรมอาหารที่จะระบุคุณภาพของผลิตภัณฑ์อาหาร.
หลักการสำคัญของเทคนิคเหล่านี้คือการใช้อาร์เรย์ของเซ็นเซอร์ของรัฐของแข็งรวมกับ
ซอฟแวร์เครือข่ายประสาทในการวิเคราะห์สัญญาณ เพื่อระบุลักษณะของการที่แตกต่างกันแหล่งที่มาของกลิ่นกลิ่นตัวอย่างที่ถูกเก็บรวบรวมจากยานพาหนะที่เข้ามาที่แตกต่างกันไปฝังกลบเว็บไซต์ตามลำดับซึ่งเป็นตัวแทนของแหล่งที่มาของกลิ่นที่แตกต่างกันเช่นกากตะกอนน้ำเสียจากผลงานการรักษาของเสียและของเสียในเขตเทศบาลเมืองก่อสร้าง ตัวอย่างจากที่รู้จักกันแหล่งที่มาวิเคราะห์เป็นครั้งแรกโดย e-จมูก (MOS อัลฟา - FOX4000) เพื่อบันทึกกลิ่นของพวกเขามีลักษณะเป็นลายนิ้วมือ บางตัวอย่างกลิ่นเก็บที่ขอบเขตของหลุมฝังกลบที่เว็บไซต์เป็นตัวอย่างที่ไม่รู้จักยังถูกนำมาวิเคราะห์โดย e-จมูก รูปแบบระหว่างกลิ่นของแต่ละบุคคลตัวอย่างที่รู้จักและไม่รู้จักกลุ่มตัวอย่างได้รับการยอมรับทางสถิติโดยการเปรียบเทียบดัชนีความคล้ายคลึงกันของพวกเขา(SI) โดยมีวัตถุประสงค์ในการระบุแหล่งที่มาของการปล่อยกลิ่นที่สำคัญที่นำไปสู่การเกิดมลพิษทางกลิ่น. ตารางที่ 4 ตัวอย่างที่เก็บรวบรวมจากกลิ่นของเสียที่แตกต่างกัน sourc

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เมื่อเร็วๆ นี้ ที่เรียกว่า จมูกอิเล็กทรอนิกส์ หรือจมูกเทียมได้รับการแนะนำกลิ่น
การวิจัย ซึ่งแต่เดิม ใช้ในอุตสาหกรรมอาหารสามารถระบุคุณภาพของผลิตภัณฑ์อาหาร
หลักการของเทคนิคเหล่านี้คือการใช้อาร์เรย์ของเซ็นเซอร์ของแข็งรวมกับเครือข่ายประสาทซอฟต์แวร์
วิเคราะห์สัญญาณ เพื่อระบุลักษณะของแหล่งที่มาของกลิ่นที่แตกต่างกัน
,ตัวอย่างกลิ่นถูกเก็บจากยานพาหนะที่เข้ามาต่าง ๆ เพื่อกลบ
เว็บไซต์ ตามลำดับ ซึ่งเป็นตัวแทนของแหล่งที่มาของกลิ่นที่แตกต่างกัน เช่น ตะกอนจากน้ำเสีย
งานรักษามูลฝอยเทศบาลและการก่อสร้างของเสีย ตัวอย่างจากแหล่งแรกวิเคราะห์รู้จัก
โดยจมูก ( อัลฟา MOS - fox4000 ) เพื่อบันทึกลักษณะกลิ่น
เป็นลายนิ้วมือบางตัวอย่างกลิ่นเก็บในขอบเขตของหลุมฝังกลบขยะ
เป็นเว็บไซต์ตัวอย่างยังโดยใช้จมูก . กลิ่นรูปแบบระหว่าง
บุคคลรู้จักตัวอย่างและตัวอย่างพบว่าได้รับการยอมรับโดยเปรียบเทียบ
ของดัชนีความคล้าย ( SI ) โดยมีวัตถุประสงค์ของการระบุกลิ่นมลพิษหลักแหล่งที่ให้กลิ่นมลพิษ
.
ตารางที่ 4 จำนวนแหล่งของเสียต่าง ๆจากกลิ่น