CN114235537B - 一种汽车材料典型气味物质模拟方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种汽车材料典型气味物质模拟方法，主要包括典型气味物质的确定和典型气味物质的配制。本发明既可用于异味物质的改善及智能嗅辩设备的基础数据搭建，也可用于气味评价人员的气味培训，同时还可用于气味味型优化与开发，具有优异的市场应用前景。

Description

一种汽车材料典型气味物质模拟方法
技术领域
本发明属于车内异味检测领域，特别涉及一种汽车材料典型气味物质模拟方法。
背景技术
车内异味问题是目前汽车行业重点关注的问题之一，它既属于健康评价范畴，也是评价车辆舒适性的重要因素，目前汽车行业车内异味的评价以人员主观评价为主。近年来，车企和科研机构针对汽车异味开展了大量的研究工作，例如：评价方法优化、异味改善、智能嗅辩设备开发等，但由于没有找到材料气味解析与模拟的方法，导致材料气味特性的基础性研究没有成效，车内异味改善的研究一直无法取得突破性进展。因此，需要寻找到一种可以模拟汽车材料典型气味物质特征的方法，进行气味物质的还原和模拟，以此建立气味物质级别的特性分析、改善、优化，以及典型气味类型的搭建。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种汽车材料典型气味物质模拟方法，该方法既可用于异味物质的改善及智能嗅辩设备的基础数据搭建，也可用于气味评价人员的气味培训，同时还可用于气味味型优化与开发，具有优异的市场应用前景。
本发明提供了一种汽车材料典型气味物质模拟方法，包括：
（1）取材料样品后采用低温吹扫捕集结合气质联用仪分析挥发物，从化合物浓度和化合物气味响应系数筛选出汽车材料典型气味化合物，确定所述化合物的配制体积以及相应的加标量；
（2）根据化合物沸点确定加热温度，根据化合物的饱和蒸气压确定气体分压以及相应的吹扫体积，按照上述化合物的加标量、加热温度和吹扫体积进行气化，气袋收集供后续实验使用。
所述步骤（1）中的吹扫捕集条件为：取样质量5-10g，吹扫温度25-28℃，吹扫时间30-40min。本发明采用了低温吹扫的方式确保在提高材料中异味物质挥发量的同时，减少非常温化合物的释放，以利于典型气味物质的确定。
所述步骤（1）中的化合物浓度筛选为：按照含量的高低进行排序，选取其中含量大于10 ug/L的化合物。
所述步骤（1）中的化合物气味响应系数筛选为：通过公式A=lgcI*a计算气味模拟强度，剔除气味模拟强度小于2.0的化合物；其中，A为气味模拟强度，cI为化合物浓度，a为化合物浓度与气味强度的响应系数。所述化合物浓度与气味强度的响应系数的测试方法公开于ZL2020 10509820.9。
所述步骤（1）中的配制体积的计算方式为：
v1=cI*V1/ρ；式中，cI为化合物浓度，V1为模拟气体配制体积，ρ为优级纯化合物密度，v1为纯品体积。
所述步骤（2）中的加热温度大于化合物沸点20℃以上。
所述步骤（2）中的气体分压的计算方式为：px=p总nx/n总；式中，px：混合气中化合物x的实际分压；p总：混合气体的总压力；nx：混合气中化合物x的物质的量；n总：混合气总的物质的量。
所述步骤（2）中的吹扫体积的计算方式为：vx=px/P*v；式中，vx：混合气中化合物x的体积；px：混合气中化合物x的分压；P：混合气体总压；v：混合气体总体积。
本发明可应用于：
1、智能嗅辩仪器开发的数据基础
目前针对汽车行业智能嗅辩仪器的开展一直是全行业最关注的问题，然而这几年智能嗅辩设备的开发一直没有取得有效的进展，主要原因即在于针对材料气味典型物质及其气味强度与浓度关系的基础数据没有得到有效的积累。本发明提出的典型物质确定的方法锁定了关键化合物，并通过配制的气体可以开展进一步的气味强度与浓度关系的研究，将积累的数据用于智能嗅辩仪器的开发才能从真正意义上实现自动化仪器代替人的嗅觉评价。
2、气味培训
目前汽车行业人员气味培训仅使用正丁醇、β苯乙醇等与汽车内饰材料气味特征无明显关联的化合物，难免引起培训与日常操作的差异。使用汽车材料典型气味模拟气体可以提升人员对培训与实操的一致性，大大提升了培训的意义，从而系统的提升汽车行业人员气味评价的总体水平。
3、气味改善与味型优化
通过汽车材料典型气味物质的确定和混合气的配制，使得针对典型气味物质的进一步研究成为可能，针对典型气味物质比例等的调整，还可以得到实际中得不到的气味味型，达到优化气味味型，改善车内异味的目的。
有益效果
本发明实现汽车材料气味类型模拟气体的制备，既可用于针对汽车材料气味特性的基础研究，异味物质的改善及智能嗅辩设备的基础数据搭建，也可用于气味评价人员的气味培训，同时还可用于气味味型优化与开发，解决汽车车内异味问题，打造汽车舒适健康座舱，具有优异的市场应用前景。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
实施例1
以车内典型材料座椅发泡为例，配制其典型气味模拟气体步骤如下：
1、选择下线7-14天的座椅发泡样品，实验前在23°C，湿度50%RH无挥发性溶剂和异味的环境下预处理24h。
2、取样品5g，用剪刀剪取样品颗粒质量范围在10-25mg。放入40ml样品瓶中，设置吹扫温度25℃，吹扫流量50ml/min，吹扫时间30min。气质联用仪分析条件按照HJ/T 400-2007《车内挥发性有机物和醛酮类物质采样测定方法》设定。
3、确定GCMS分析结果见下表
Figure 643948DEST_PATH_IMAGE002
4、通过ZL2020 10509820.9的方法测定化合物的响应系数
Figure 92247DEST_PATH_IMAGE004
5、通过公式A=lgcI*a计算气味模拟强度，筛选确定化合物
Figure 403142DEST_PATH_IMAGE006
剔除强度小于2.0的化合物。
6、通过公式v1=cI*V1/ρ确定配制体积和加标量
Figure 329510DEST_PATH_IMAGE008
7、查询化合物相关信息
查化合物MSDS得到各化合物饱和蒸气压如下：
Figure 675041DEST_PATH_IMAGE010
8、根据公式px=p总nx/n总和vx=px/P*v计算化合物气体分压和吹扫体积
Figure 231924DEST_PATH_IMAGE012
分压均小于其温度下的饱和蒸气压。
9、按化合物加标量、加热温度、吹扫体积进行气体配制。
Figure DEST_PATH_IMAGE014

Claims (5)

1.一种汽车材料典型气味物质模拟方法，其特征在于：包括如下步骤：
（1）取材料样品后采用低温吹扫捕集结合气质联用仪分析挥发物，从化合物浓度和化合物气味响应系数筛选出汽车材料典型气味化合物，确定所述化合物的配制体积以及相应的加标量；其中，化合物气味响应系数筛选为：通过公式A=lgcI*a计算气味模拟强度，剔除气味模拟强度小于2.0的化合物；其中，A为气味模拟强度，cI为化合物浓度，a为化合物浓度与气味强度的响应系数；配制体积的计算方式为：v1=cI*V1/ρ；式中，cI为化合物浓度，V1为模拟气体配制体积，ρ为优级纯化合物密度，v1为纯品体积；
（2）根据化合物沸点确定加热温度，根据化合物的饱和蒸气压确定气体分压以及相应的吹扫体积，按照上述化合物的加标量、加热温度和吹扫体积进行气化，气袋收集供后续实验使用；其中，气体分压的计算方式为：px=p总nx/n总；式中，px：混合气中化合物x的实际分压；p总：混合气体的总压力；nx：混合气中化合物x的物质的量；n总：混合气总的物质的量；吹扫体积的计算方式为：vx=px/P*v；式中，vx：混合气中化合物x的体积；px：混合气中化合物x的分压；P：混合气体总压；v：混合气体总体积。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤（1）中的吹扫捕集条件为：取样质量5-10g，吹扫温度25-28℃，吹扫时间30-40min。
3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤（1）中的化合物浓度筛选为：按照含量的高低进行排序，选取其中含量大于10 ug/L的化合物。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤（2）中的加热温度大于化合物沸点20℃以上。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述方法应用于异味物质的改善及智能嗅辩设备的基础数据搭建；或者用于气味评价人员的气味培训；或者用于气味味型优化与开发。
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