电子工程世界|PM2.5和VOC传感器技术让你无时无刻远离病菌( 二 )
VOC检测
挥发性有机化合物（VOC）是另一个必须关注的空气污染问题 ， 这是可在任何房间出现的一组范围广泛的化学反应性气体 。 人们通常90%的时间都在室内度过 ， 因此室内环境空气中VOC的浓度会对我们的健康造成巨大影响 。
VOC传感器可以检测建筑物内和室外的各种气体 ， 包括（氢）碳化合物（例如酒精或CO）、硫化物（会引起难闻的气味 ， 例如H2S）和溶剂（例如丙酮） 。 这些可能来自油漆、清漆或清洁剂 。 在智能家居中 ， VOC信息可帮助操控多种设备 ， 例如打开和关闭厨房抽油烟机或启动空气净化器 。 另外 ， 这些信息可用于生成警报 ， 例如火灾检测 ， 甚至是识别冰箱中的食物变质 。 VOC数据也可以与其他物联网（IoT）应用配合使用 ， 例如基于空气质量数据优化办公楼的通风 。
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图2：VOC和PM2.5对空气质量的影响
为测量VOC ， 博世开发出一款紧凑型高性能气体传感器 。 BME680是世界上最小的解决方案 ， 提供4合1空气质量监测功能 。 它可以测量环境温度、大气压力、相对湿度和气体 ， 并拥有3 x 3 x 0.93 mm3尺寸封装 ， 可在低于0.1 mA的超低功率范围内运行 。
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该传感器能够区分新鲜空气（即清洁空气 ， 主要是氮气、氧气和湿气）和使用过的带有其他污染物的空气 。 通常 ， 如果有人在房间中 ， 呼气是造成空气质量下降的最重要原因之一 。 了解周围空气中的呼气量有助于优化通风 ， 从而降低诸如SARS-CoV-2等病毒的空气传播机率[v] 。
智能软件将收集到的传感器数据转换为对用户有用的信息输出 。 通过将现代气体传感技术与人工智能（AI）相结合 ， 可以识别和分类不同的环境条件 ， 从而实现众多全新应用 。
让我们以森林气候测绘和早期森林火灾风险评估这一高级用例进行说明 。 首先 ， 传感器网络通过实时监测所有环境活动测绘整个区域 。 其次 ， 机器学习以原始数据为基础创建数学模型 ， 由此对不同情况进行分类和预测 ， 并评估各自风险 。 最后 ， 终端人工智能使最终产品能够匹配各个用户的特定区域条件 ， 并降低功耗 。
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图3：森林气候用例示图
另一个用例为确定何时需要为婴儿更换尿布 。 传感器硬件可以测量温度、压力、湿度和气体 ， 但父母并不需要如此详细的信息 ， 他们只需要知道何时应采取行动 。 由于20岁以上的人口中约有19 %患有嗅觉障碍 ， 因此这些基本信息可以帮助他们在一定程度上提升生活质量[vi] 。 通过机器学习开发的数学模型能够用于将原始传感器数据转换为简单的状态指示 ， 并通过人工智能对模型进行微调 。
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Fig.4：尿布用例示图
博世正在进一步扩展气体传感器的范围 ， 以增加新功能并实现新用例 。 全新气体传感技术将包括更先进的软件和更广泛的气体检测功能 。 例如 ， 气体传感器可以检测不同的气体成分 ， 通过与参考数据进行对比 ， 识别单独气味（图5） 。 潜在的用例包括监视公共场所的清洁状况、对口臭进行分类 ， 或监测食物变质 。
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图5：环境感应检测不同气体成分
结语
通过生成准确、实时、个性化的空气质量数据 ， 全新传感器技术将改变我们评估周围空气质量的方式 ， 帮助我们做出回应 。 我们将能够更好地规划何时出门 ， 调整通勤或户外体育活动的时间 ， 或通过控制通风并避免产生颗粒来调节室内的空气质量 。 如加以调整 ， 这项技术也将有助于我们做出明智的决定 ， 例如搬迁至哪个地区或决定去哪里度假 。 随着人们对环境和自身健康关注意识的提升 ， 对空气质量应用的需求在未来将继续增长 。
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