CN113030194A - 气体传感器阵列、三种醇种类及其浓度的识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种金属氧化物气体传感器阵列，以及用该气体传感器阵列识别甲醇或乙醇或异丙醇的种类与浓度的方法。传感器阵列包括涂覆n种不同氧化镍敏感膜的传感器，氧化镍敏感膜通过溶液法制得，通过不同的金属离子掺杂扩展了金属氧化物敏感膜的种类及其识别性能；进一步通过变温热调制测试该传感器阵列对不同浓度和种类的甲醇或乙醇或异丙醇的热调制电阻响应信号，然后进行热调制灵敏度响应信号的归一化处理，通过监督学习算法建立不同浓度甲醇或乙醇或异丙醇与归一化灵敏度信号之间的映射(标定)，进而对三种醇的种类和浓度进行识别，极易广泛地应用于其它挥发性有机物种类与浓度的定量识别检测。

Description

气体传感器阵列、三种醇种类及其浓度的识别方法

技术领域

本发明涉及电子器件技术领域，具体涉及一种金属氧化物气体传感器阵列，以及用金属氧化物气体传感器阵列识别甲醇或乙醇或异丙醇的种类与浓度的方法。

背景技术

作为最重要的化工原料之一，甲醇、乙醇、异丙醇广泛应用于化工、能源、催化等领域。三种醇化学性质相近，尤其是甲醇和乙醇，甲醇有跟乙醇相似的气味，感官上不易分辨，然而甲醇的毒性远大于乙醇及异丙醇。甲醇在人体新陈代谢中会氧化成比甲醇毒性更强的甲醛和甲酸，误饮4毫升以上甲醇就会出现中毒症状，包括腹痛、呕吐、下泻、头痛、晕、全身无力，超过10毫升即可对视神经产生永久的破坏而导致失明；甲醇进入血液后，会产生酸中毒，导致肾衰竭；30毫升可能导致死亡。

尽管色谱-质谱可识别醇种类与浓度，设备昂贵、需要专业的测试人员操作等缺点限制了其应用。金属氧化物半导体具有尺寸小、功耗低、硅工艺兼容等优点，而广泛应用于危险气体的监测预警。然而，由于三种醇结构与化学性质相似(都呈弱还原性)，常规稳态工作的传感器难以识别它们。为解决这一问题，2019年，J.van den Broek提出在Pd敏化的SnO₂气体传感器前级，加填充Tenax聚合物的细管，作为简易的色谱柱，实现甲醇与乙醇的分离检测(Highly selective detection ofmethanol over ethanol by a handheld gassensor，Nature Communications 10(2019)4220)，这种方法也存在不足，首先，传感器加前级的微型色谱系统、及泵吸系统，增加了系统的复杂度；其次，该器件在使用时，前级分离加后端分析检测时间较长，2-10min，不利于快速检测。

热调制技术是一种有效挖掘待测气体分子特征的一种方法，近年来发展迅速，对单个气体传感器进行热调制，已可区分醇、醛、苯(孟钢等，201910043375.9，P型金属氧化物气体传感器及其制备和使用方法)，及不同碳链的醇(“A breakthrough in gas diagnosiswith a temperature-modulated generic metal oxide gas sensor”，Sensors andActuators B，166-167(2012)419-425(“普通金属氧化物气体传感器的热调制在气体识别检测中的突破性进展”，《传感器和执行器B化学》2012年第166-167卷第419-425页))。但现有单传感器热调制尚不能实现种类与浓度的同步测量，主要原因如下：提高气体分子特征的提取是提升气体传感器识别性能的关键，尽管热调制相对于传统的恒温稳态测试能大幅提升特征提取效果，但受限于传感器数量的限制，单个传感器表面化学性质单一，在检测结构、性质类似、浓度相近的气体分子时，测试电学信号差异较小，在提取更多、更细微的分子特征时明显受限。

发明内容

本发明要解决的技术问题为克服现有技术中的金属氧化物气体传感器无法识别结构、性质类似、浓度相近的气体分子的不足之处，提供一种金属氧化物气体传感器阵列、以及用金属氧化物气体传感器阵列识别甲醇或乙醇或异丙醇的种类与浓度的方法。

为了解决本发明的技术问题，所采取的技术方案为，一种金属氧化物气体传感器阵列，由n路金属氧化物气体传感器组成，n≥4，每路金属氧化物气体传感器由独立的陶瓷绝缘基片、镀在陶瓷绝缘基片上表面的测试电极、镀在陶瓷绝缘基片下表面的微型加热器组成，所述测试电极及测试电极所在的陶瓷绝缘基片上表面均涂覆有金属氧化物敏感膜，其中一路金属氧化物气体传感器上金属氧化物敏感膜的材料为纯氧化镍，其他n-1路金属氧化物气体传感器上的金属氧化物敏感膜的材料各不相同且为异质掺杂剂掺杂的p型氧化镍。

作为上述金属氧化物气体传感器阵列进一步的技术方案：

优选的，所述n路金属氧化物气体传感器的微型加热器并联设置，通过调节微型加热器的温度对金属氧化物敏感膜进行热调制，同时对每路金属氧化物气体传感器上金属氧化物敏感膜的电阻进行独立测量。

优选的，所述异质掺杂剂是除Ni以外的单金属阳离子掺杂或除Ni以外的双金属阳离子掺杂。

优选的，所述异质掺杂剂为Li⁺/Sc³⁺单金属阳离子掺杂或Li⁺-Sc³⁺双金属阳离子掺杂，异质掺杂剂在氧化镍中的掺杂摩尔比为0.1-15％。

优选的，所述陶瓷绝缘基片为边长1-10mm、厚度为0.1-0.5mm的氧化铝陶瓷绝缘基片，其上表面的涂覆金属氧化物敏感膜的厚度为1-50μm。

优选的，所述纯氧化镍、异质掺杂剂掺杂的p型氧化镍的形貌均为纳米片组成的微米花，多个微米花铺设形成金属氧化物敏感膜，单个微米花的尺寸为1-10μm，单个纳米片的厚度为5-50nm。

优选的，所述金属氧化物气体传感器阵列上涂覆的金属氧化物敏感膜的制备步骤如下：

步骤1、取乙酸镍溶于去离子水中，制得浓度为0.5mol/L的乙酸镍水溶液，将乙酸镍水溶液分成n等份，分别编号1、2、3、4…n，在磁力搅拌下，向编号2-n的乙酸镍水溶液中分别加入金属阳离子的乙酸盐和/或硝酸盐且添加的金属阳离子的种类各不不同，然后再在1-n号水溶液中分别依次滴加乙二胺和氢氧化钠，待充分溶解后，在80-120℃油浴中保温20-60分钟至有絮状沉淀生成，用去离子水与乙醇依次清洗絮状沉淀，然后置于50-100℃烘箱中烘烤12-36h，得到纯氢氧化镍微米花粉末、本征与异质掺杂剂掺杂的氢氧化镍微米花粉末；

步骤2、将上述微米花粉末分别置于石英舟中，在空气氛围下加热至450-550℃，保温1-5h至氢氧化物分解，分别得到纯氧化镍微米花粉末和n-1种异质掺杂剂掺杂的氧化镍微米花粉末；

步骤3、将上述n种氧化镍微米花粉末分别分散在乙醇中制成n种浆料，每一种浆料涂覆在一路金属氧化物气体传感器的测试电极及测试电极所在的陶瓷绝缘基片上，涂覆厚度为1-50μm，开启微型加热器，置于150-300℃下老化一周以上即得。

为了解决本发明的另一个技术问题，所采取的技术方案为，一种使用金属氧化物气体传感器阵列识别甲醇或乙醇或异丙醇的种类与浓度的方法，包括以下步骤：

步骤1、将n路金属氧化物气体传感器阵列置于气敏测试腔中，n≥4，在流动空气气氛下，程序控制传感器进行降温，起始温度为100-350℃、终止温度为40-60℃，降温速率50-250℃/min，测试得到n路金属氧化物气体传感器阵列在流动空气背景下的电阻信号R_air，n(t)，n表示第n路金属氧化物气体传感器，t表示时间；

步骤2、在与步骤1相同的温度波形下，测试n路金属氧化物气体传感器阵列在设定浓度甲醇下的热调制响应信号，n≥4，重复5次以上的采集，得到n路金属氧化物气体传感器阵列在不同浓度甲醇下的热调制电阻信号集{R_gas，n(conc,i,t)}，式中的conc为挥发性有机物浓度、i表示第i次的测试采样，t为时间、R_gas，n(conc,i,t)为测得的热调制电阻信号；

步骤3、对热调制电阻信号集进行灵敏度预处理，即S_n(conc,i,t)＝R_gas，_n(conc,i,t)/R_air,n(t)，得到每路金属氧化物气体传感器阵列在设定浓度下第i次测量挥发性有机物时的灵敏度信号，再对灵敏度信号进行归一化处理，即y_n(conc,i,t)＝(S_n(conc,i,t)-S_n(conc,i,t)_min)/(S_n(conc,i,t)_max-S_n(conc,i,t)_min)，式中的S_n(conc,i,t)_max、S_n(conc,i,t)_min分别为该浓度下第i次测量时挥发性有机物灵敏度的最大值、最小值；

步骤4、建立不同浓度甲醇与输入的归一化灵敏度信号之间的映射模型；

步骤5、重复步骤1-4，分别得到不同浓度乙醇、异丙醇的映射模型；

步骤6、当未知种类与浓度的待识别甲醇或乙醇或异丙醇进入气敏测试腔，根据其热调制响应信号进行线性判别分析或多层感知神经网络分析，回归特定气体种类与浓度，进而给出待测甲醇或乙醇或异丙醇的种类与浓度。

作为上述使用金属氧化物气体传感器阵列识别甲醇或乙醇或异丙醇的种类与浓度的方法进一步的技术方案：

优选的，步骤6中所述待识别甲醇或乙醇或异丙醇的浓度为40-1000ppm。

优选的，步骤4中所述建立映射模型所用的方法为监督学习算法，所述监督学习算法为线性判别分析或多层感知神经网络。

本发明相比现有技术的有益效果在于：

1)本发明提供了一种金属氧化物气体传感器阵列，包括n路(n≥4)金属氧化物气体传感器，每路气体传感器的测试电极及测试电极所在的陶瓷绝缘基片上表面均涂覆有金属氧化物敏感膜，金属氧化物敏感膜的成分为纯NiO和异质掺杂剂掺杂的p型氧化镍。在纯NiO基础上对氧化镍进行系列掺杂改性，可获得多种表面性能各异的p型传感器，提供了一种扩展传感器种类、构建p型传感器阵列的一种方案；

2)本发明将多路传感器的加热器并联连接，采用相同的加热波形对多路气体传感器组成的阵列同步进行热调制，相对于已有的单路传感器热调制，可大幅提升传感器的识别性能；

3)本发明提供了一种金属氧化物气体传感器阵列上金属氧化物敏感膜的制备方法，通过溶液法制得纯氧化镍微米花粉末和异质掺杂剂掺杂的氧化镍微米花粉末，粉末分散在乙醇中制得浆料，涂覆在气体传感器上进行老化即制得金属氧化物气体传感器阵列，其中老化可以增强氧化镍粉末同衬底的附着力及器件的稳定性。

4)本发明提供了使用金属氧化物气体传感器阵列对结构、性质很相似的甲醇、乙醇、异丙醇的种类与浓度进行识别的方法，重复测试n路(n≥4)气体传感器对不同浓度甲醇、乙醇、异丙醇的热调制响应信号，利用纯、异质掺杂的氧化镍传感器(半导体导电行为)电阻R_air，n(t)随传感器温度下降而急剧上升，测得气体传感器阵列在不同浓度和种类的甲醇、乙醇、异丙醇的热调制电阻信号R_gas，n(conc,i,t)，该热调制电阻信号既包括传感器本身对温度的响应(同步骤1，这部分电阻信号同甲醇气体种类与浓度无关)，也包括传感器对不同浓度甲醇的响应(这部分电信号是后续特征提取、识别的关键)；为剔除热调制过程产生的与待测气体无关的电阻变化信号，对热调制电阻信号集进行灵敏度预处理，再利用线性判别分析或多层感知神经网络等监督学习算法，建立不同浓度甲醇与输入的归一化灵敏度信号之间的映射，完成甲醇或乙醇或异丙醇的监督学习训练；当需要测试时，将未知种类和浓度的甲醇、乙醇、异丙醇进入气敏测试腔，根据其热调制响应信号进行线性判别分析或多层感知神经网络分析即得到。

本方法可实现醇类种类与浓度的快速、同步测量，从而使目的产物极易于广泛地商业化应用于对多种挥发性有机物进行精确的识别检测。

附图说明

图1是对实施例1制备方法制得的目的产物分别使用扫描电镜(SEM)图：(a)纯氧化镍，(b)Sc掺杂氧化镍，(c)Li掺杂氧化镍，(d)Sc、Li共掺氧化镍，(e)为四种产物的X射线衍射(XRD)。

图2为4路气体传感器在不同峰值热调制温度下，对不同浓度甲醇、乙醇、异丙醇的归一化热调制响应信号。

图3是4路气体传感器各自、传感阵列整体，在不同峰值热调制温度下，对甲醇、乙醇、异丙醇种类的线性判别分析(LDA)结果。

图4是传感阵列整体，在不同热调制峰值温度下，对不同浓度甲醇、乙醇、异丙醇线性判别分析(LDA)的结果。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

溶液法制备涂覆有金属氧化物敏感膜的半导体气体传感器阵列，具体步骤如下：

步骤1，取四份1.5mL浓度为0.5mol/L的乙酸镍的去离子水溶液分别编号1、2、3、4，在磁力搅拌的条件下，向2号水溶液中加入11.1mg硝酸钪、3号水溶液中加入4.59mg乙酸锂、4号水溶液中加入11.1mg硝酸钪和4.59mg乙酸锂，然后再在4个水溶液中分别滴加0.3mL浓度为15mol/L的乙二胺和9mL浓度为7mol/L的氢氧化钠，待充分溶解后，在100℃油浴中保温20-60分钟后，有絮状沉淀生成，用去离子水与乙醇清洗絮状沉淀三次后，在70℃烘箱中烘烤24h备用；

步骤2，将上述烘干粉末放置在石英舟中，在空气氛围下加热至500℃，保温2h，分别得到纯、钪掺、锂掺、钪锂共掺的氧化镍微米花粉末；

步骤3，将上述4种氧化镍微米花粉末分别分散在乙醇中制成浆料，依次涂覆4路气体传感器的测试电极及测试电极所在的陶瓷绝缘基片上，利用陶瓷绝缘基片下方的微加热器，将其置于150-300℃下老化一周以上，制得4路半导体气体传感器阵列。

对步骤2制得的纯、钪掺、锂掺、钪锂共掺的氧化镍微米花粉末分别进行扫描电镜和X射线衍射，如如图1所示，图1(a)-(d)的SEM图表明所制得产物的形貌是纳米片组装成的微米花；图1(e)的X射线衍射曲线表明所有产物为立方结构纯氧化镍相，无杂相存在。

实施例2

使用实施例1制备的氧化镍气体传感器阵列识别甲醇、乙醇、异丙醇的种类与浓度，具体包括如下步骤：

步骤1，将4路金属氧化物气体传感器阵列置于气敏测试腔中，在流动空气气氛下，程序控制传感器进行程序降温，起始温度为100-300℃、终止温度为50℃，降温速率75-167℃/min，得到4路金属氧化物气体传感器阵列在空气背景下的电阻信号R_air，n(t)，n表示第1-4路气体传感器，t表示时间；

步骤2，在与1步骤相同的温度波形下，测试n路(n≥4)金属氧化物气体传感器阵列在设定浓度甲醇下的热调制响应信号，重复5次以上的采集，得到n路气体传感器阵列在不同浓度甲醇下的热调制电阻信号集{R_gas，_n(conc,i,t)}，式中的conc为挥发性有机物浓度、i表示第i次的测试采样，t表示时间，R_gas，n(conc,i,t)为测得的热调制电阻信号；

步骤3，对热调制电阻信号集进行灵敏度预处理，即S_n(conc,i,t)＝R_gas，_n(conc,i,t)/R_air,n(t)，得到每路气体传感器阵列在设定浓度下第i次测量挥发性有机物时的灵敏度信号，再对灵敏度信号进行归一化处理，即y_n(conc,i,t)＝(S_n(conc,i,t)-S_n(conc,i,t)_min)/(S_n(conc,i,t)_max-S_n(conc,i,t)_min)，式中的S_n(conc,i,t)_max、S_n(conc,i,t)_min分别为该浓度下第i次测量时挥发性有机物灵敏度的最大、最小值；

步骤4，利用线性判别分析建立不同浓度甲醇与输入的归一化灵敏度信号之间的映射，完成甲醇的监督学习训练；

步骤5，重复步骤1-4，分别得到乙醇、异丙醇的监督学习训练；

步骤6、当未知种类与浓度的甲醇或乙醇或异丙醇进入气敏测试腔，根据其热调制响应信号进行线性判别分析或多层感知神经网络分析，回归特定气体种类与浓度，进而给出待测甲醇或乙醇或异丙醇的种类与浓度。

图2为4路气体传感器在不同峰值热调制温度下，对不同浓度甲醇、乙醇、异丙醇的归一化热调制响应信号。峰值温度低于100℃时，归一化响应信号噪声较大；峰值温度在150℃及以上时，响应特征明显，不同种类、不同浓度醇类气体的响应信号有细微的特征。

图3是4路气体传感器各自传感阵列整体，在不同峰值热调制温度下，对甲醇、乙醇、异丙醇种类的线性判别分析(LDA)结果。峰值温度为50℃时，三种醇类分子在特征空间中混在一起(不可区分)，峰值温度在100到250℃时，大部分醇类可在特征空间中区分，相对于每路传感器，传感阵列(即四个传感器合在一起，图中sensor arrays)对醇类的区分度更高，表明对传感器阵列进行热调制，能够获取待测气体分子很细微的差别。

图4是传感阵列整体，在不同热调制峰值温度下，对不同浓度甲醇(Methanol)、乙醇(Ethanol)、异丙醇(IPA)线性判别分析(LDA)的结果。在恒温(50℃)与高温(300℃)热调制时，醇种类会有重叠，在200℃的热调制峰值温度下，三种醇种类和浓度均有较好的识别。

本领域的技术人员应理解，以上所述仅为本发明的若干个具体实施方式，而不是全部实施例。应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，还可以做出许多变形和改进，所有未超出权利要求所述的变形或改进均应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种金属氧化物气体传感器阵列，其特征在于，所述金属氧化物气体传感器阵列由n路金属氧化物气体传感器组成，n≥4，每路金属氧化物气体传感器由独立的陶瓷绝缘基片、镀在陶瓷绝缘基片上表面的测试电极、镀在陶瓷绝缘基片下表面的微型加热器组成，所述测试电极及测试电极所在的陶瓷绝缘基片上表面均涂覆有金属氧化物敏感膜，其中一路金属氧化物气体传感器上金属氧化物敏感膜的材料为纯氧化镍，其他n-1路金属氧化物气体传感器上的金属氧化物敏感膜的材料各不相同且为异质掺杂剂掺杂的p型氧化镍。

2.根据权利要求1所述的金属氧化物气体传感器阵列，其特征在于，所述n路金属氧化物气体传感器的微型加热器并联设置，通过调节微型加热器的温度对金属氧化物敏感膜进行热调制，同时对每路金属氧化物气体传感器上金属氧化物敏感膜的电阻进行独立测量。

3.根据权利要求1或2或3所述的金属氧化物气体传感器阵列，其特征在于，所述异质掺杂剂是除Ni以外的单金属阳离子掺杂或除Ni以外的双金属阳离子掺杂。

4.根据权利要求4所述的金属氧化物气体传感器阵列，其特征在于，所述异质掺杂剂为Li⁺/Sc³⁺单金属阳离子掺杂或Li⁺-Sc³⁺双金属阳离子掺杂，异质掺杂剂在氧化镍中的掺杂摩尔比为0.1-15％。

5.根据权利要求1所述的金属氧化物气体传感器阵列，其特征在于，所述陶瓷绝缘基片为边长1-10mm、厚度为0.1-0.5mm的氧化铝陶瓷绝缘基片，其上表面的涂覆金属氧化物敏感膜的厚度为1-50μm。

6.根据权利要求1所述的金属氧化物气体传感器阵列，其特征在于，所述纯氧化镍、异质掺杂剂掺杂的p型氧化镍的形貌均为纳米片组成的微米花，多个微米花铺设形成金属氧化物敏感膜，单个微米花的尺寸为1-10μm，单个纳米片的厚度为5-50nm。

7.根据权利要求1所述的金属氧化物气体传感器阵列，其特征在于，所述金属氧化物气体传感器阵列上涂覆的金属氧化物敏感膜的制备步骤如下：

步骤1、取乙酸镍溶于去离子水中，制得浓度为0.5mol/L的乙酸镍水溶液，将乙酸镍水溶液分成n等份，分别编号1、2、3、4…n，在磁力搅拌下，向编号2-n的乙酸镍水溶液中分别加入金属阳离子的乙酸盐和/或硝酸盐且添加的金属阳离子的种类各不不同，然后再在1-n号水溶液中分别依次滴加乙二胺和氢氧化钠，待充分溶解后，在80-120℃油浴中保温20-60分钟至有絮状沉淀生成，用去离子水与乙醇依次清洗絮状沉淀，然后置于50-100℃烘箱中烘烤12-36h，得到纯氢氧化镍微米花粉末、本征与异质掺杂剂掺杂的氢氧化镍微米花粉末；

步骤2、将上述微米花粉末分别置于石英舟中，在空气氛围下加热至450-550℃，保温1-5h至氢氧化物分解，分别得到纯氧化镍微米花粉末和n-1种异质掺杂剂掺杂的氧化镍微米花粉末；

步骤3、将上述n种氧化镍微米花粉末分别分散在乙醇中制成n种浆料，每一种浆料涂覆在一路金属氧化物气体传感器的测试电极及测试电极所在的陶瓷绝缘基片上，涂覆厚度为1-50μm，开启微型加热器，置于150-300℃下老化一周以上即得。

8.一种由权利要求1-7任意一项所述的金属氧化物气体传感器阵列识别甲醇或乙醇或异丙醇的种类与浓度的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、将n路金属氧化物气体传感器阵列置于气敏测试腔中，n≥4，在流动空气气氛下，程序控制传感器进行降温，起始温度为100-350℃、终止温度为40-60℃，降温速率50-250℃/min，测试得到n路金属氧化物气体传感器阵列在流动空气背景下的电阻信号R_air，n(t)，n表示第n路金属氧化物气体传感器，t表示时间；

步骤2、在与步骤1相同的温度波形下，测试n路金属氧化物气体传感器阵列在设定浓度甲醇下的热调制响应信号，n≥4，重复5次以上的采集，得到n路金属氧化物气体传感器阵列在不同浓度甲醇下的热调制电阻信号集{R_gas，n(conc,i,t)}，式中的conc为挥发性有机物浓度、i表示第i次的测试采样，t为时间、R_gas，n(conc,i,t)为测得的热调制电阻信号；

步骤3、对热调制电阻信号集进行灵敏度预处理，即S_n(conc,i,t)＝R_gas，_n(conc,i,t)/R_air,n(t)，得到每路金属氧化物气体传感器阵列在设定浓度下第i次测量挥发性有机物时的灵敏度信号，再对灵敏度信号进行归一化处理，即y_n(conc,i,t)＝(S_n(conc,i,t)-S_n(conc,i,t)_min)/(S_n(conc,i,t)_max-S_n(conc,i,t)_min)，式中的S_n(conc,i,t)_max、S_n(conc,i,t)_min分别为该浓度下第i次测量时挥发性有机物灵敏度的最大值、最小值；

步骤4、建立不同浓度甲醇与输入的归一化灵敏度信号之间的映射模型；

步骤5、重复步骤1-4，分别得到不同浓度乙醇、异丙醇的映射模型；

步骤6、当未知种类与浓度的待识别甲醇或乙醇或异丙醇进入气敏测试腔，根据其热调制响应信号进行线性判别分析或多层感知神经网络分析，回归特定气体种类与浓度，进而给出待测甲醇或乙醇或异丙醇的种类与浓度。

9.根据权利要求8所述的一种识别甲醇或乙醇或异丙醇的种类与浓度的方法，其特征在于，步骤6中所述待识别甲醇或乙醇或异丙醇的浓度为40-1000ppm。

10.根据权利要求8所述的一种识别甲醇或乙醇或异丙醇的种类与浓度的方法，其特征在于，步骤4中所述建立映射模型所用的方法为监督学习算法，所述监督学习算法为线性判别分析或多层感知神经网络。

Images