«Электронный нос» будет контролировать безопасность пластика вместо людей

«Электронный нос» состоит из линейки газовых сенсоров и использует алгоритмы распознавания образов для точной идентификации запаха, что имитирует работу обонятельной системы человека. Разница в том, что «электронный нос», в отличие от носа человека, может реагировать не только на вещества, обладающие запахом.

К пластику для упаковки продуктов и фармацевтических препаратов предъявляются высокие требования по качеству и безопасности. Он не должен иметь постороннего запаха, который сигнализирует о наличии в образце вредных для человека химических веществ. Появление запаха также может свидетельствовать об отклонении от технологии производства полимеров.

«Мы рассчитываем, что разработанная нами газоаналитическая система сможет не только определить наличие и природу запаха у пластика, но и позволит понять, на каком этапе производства могло произойти нарушение технологии, чтобы его исправить. Обычно для контроля запаха пластика собираются экспертные панели, в состав которых входят подготовленные сотрудники производства, но это не всегда дает объективный результат и сложно автоматизируется. К тому же, "электронный нос" позволяет классифицировать тип полимера в основе пластика. Внедрение такой технологии не потребует существенной модернизации производственных линий», — объясняет Федор Федоров, старший преподаватель Сколтеха и соавтор исследования.

Для оценки запаха первичных и вторичных (переработанных) образцов полимеров разной природы использовали газоаналитическую систему, чувствительным материалом в которой был оксид цинка, допированный алюминием. Пары органических соединений, выделяемые образцами первичного и вторичного пластика, меняли сопротивления сенсоров на основе выбранного чувствительного материала, давая «отпечаток пальца» запаха полимера. Выделяемые вещества также оценивались с помощью парофазной хроматографии и масс-спектрометрии.

«При обработке данных мы применяли методы уменьшения размерности пространства — линейный дискриминантный анализ и метод главных компонент, а также метод машинного обучения Random Forest для классификации изучаемых полимерных составов», — добавляет Валерий Зайцев, аспирант Сколтеха и соавтор работы. 

Авторы смогли по выделяемым материалами летучим соединениям различить первичные и вторичные пластики с точностью более 98,5%. Примечательно, что анализ можно проводить и при комнатной температуре.

Сейчас набирает популярность использование переработанного пластика, однако для пищевых упаковок он пока не годится, потому что такой вторичный материал может содержать опасные для человека соединения. Исследователи надеются, что уже скоро «электронный нос» научится не только определять источник вторичного пластика, но и его компонентный состав, что поможет решить эту проблему.

«Подобная работа требует компетенций как в области материаловедения, так и сенсорики и машинного обучения, которые накоплены в нашей лаборатории. Мы видим большой научный и прикладной потенциал, включая важный экологический аспект проблемы. Полагаем, что наши результаты будут востребованы для контроля качества продуктов в разных отраслях промышленности не только в России, но и других странах», — рассказывает профессор, руководитель лаборатории наноматериалов Сколтеха и соавтор работы Альберт Насибулин.