余岑

（安徽军工集团控股有限公司 安徽省合肥市 230001）

易燃易爆气液体作为纵火的助燃剂，容易引发火灾甚至引发爆炸，给人们的生活带巨大的经济损失及心理创伤。本文目针对人口密集、客流量大的汽车客运枢纽站，开展系统研究并在西安城东客运站重点开展易燃物挥发气体检测。

1 研究内容及目标

本文分析典型客车易燃易爆物品，研究日常容易获得用于易燃易爆气液体特性，实地考察并采集环境气体数据，得出易燃易爆气液体挥发物识别需求。以MEMS 薄膜半导体气敏传感器阵列为基础[1]，从气体进样、传感器信号处理、识别算法和报警输出四个环节对易燃易爆气液体识别系统展开总体设计，得出总体设计方案。

通过研究，形成一套技术先进、便装实用、成本可控的易燃易爆品检测装备，应用于人口密集且人流量大的汽车客运枢纽站，提升行业发现危险品的能力，保障人民群众生命财产安全，为健全我国公共安全体系、全面提升全国道路客运行业安全防范技术水平和能力、减少人员伤亡提供坚强保障。

2 易燃液体挥发物识别需求分析

随着经济的快速发展及贫富差距的加大，发展过程中所积累的矛盾致使报复社会的事件时有发生，客车常见的纵火案件[2]。如图1 所示。

纵火案中犯案人员由于对社会不满或宣泄极端情绪，多以客车（人员密集区域）、地铁，广场等场所作为实施犯罪活动的目标，从而达到扩大影响面和报复社会等目的。

纵火案件使用液态燃料为主，易流淌扩散，起火后蔓延迅速。所使用的液态燃料以常见且难以管制的汽油、松香水、香蕉水和酒精为主。汽车客运枢纽，仅有X 光机等常规安检手段，主要用于检测刀、枪等金属管制物品，对容器或行李包裹沾染等方式携带易燃液体进站伺机作案缺乏一种快速、有效、实用的安防检测手段。

3 易燃易爆气液体挥发物检测装置总体设计

易燃易爆气液体挥发物检测装置将乘客通道中的气体吸入到MEMS 薄膜半导体气敏传感器阵列表面，通过传感器信号处理电路获得气敏传感器阵列的电导率值，输入到识别算法模型中分析比对，判断是否为特征数据库中的某类易燃液体挥发气体，如果是且浓度超过该类气体的设定报警阈值则发出报警。

3.1 系统设计目标

易燃易爆气液体挥发物检测装置与金属安检门集成应用于汽车客运枢纽站进站口，有顶棚，处于非露天环境，可不考虑防淋雨设计。预计工作环境温度-20℃～75℃，湿度5%～95%RH，存在一定的灰尘、颗粒物和飞絮等。

装置安装布置方式如图2 所示，立于行人通道两侧，不得阻碍通行，无尖锐突起或锋利边缘，不得对人体有安全隐患，不容易钩住衣物或行李。

检测距离不小于10cm；检测气体种类：汽油、酒精、松节油、环乙烷、正已烷、四氢呋喃、石油醚和乙酸乙酯；检测准确率不小于80%；响应时间小于3 秒；检测浓度（汽油）小于20mg/m3。

图1：公交及客车纵火爆炸案件

图2：易燃易爆气液体挥发物检测装置安装布置方式

图3：装置高度示意图

图4：传感器电导率测量电路

3.2 气体进样设计

通常乘客携带易燃气液体进站，双手或者手提的行李最容易沾染或散发出易燃气液体挥发物，因此易燃易爆气液体挥发物检测设备的气体进样重点区域就是人的双手或者手提的行李附近。我国成年人的身高主要分布在160cm-180cm 之间，手臂自然下垂，双手距离地面距离约为80cm-90cm。

图5：系统总框图

如图3 所示，当设备上的人体接近探头感应到乘客通过安检通道时，设备气体进样模块会主动吸入通道距离地面80cm-90cm 处的空气，对其进行种类和浓度分析。

3.3 传感器信号处理

MEMS 薄膜半导体气敏传感器是基于半导体金属氧化物薄膜的电阻型气体传感器，薄膜中的半导体金属氧化物成分如Fe2O3，SnO2，In2O3，WO3等，吸附目标气体分子，使得材料电导率下降，电阻上升，达到检测气体的目的[2]。

具体检测机理包括表面吸附、表面反应和材料电学性能变化三个过程。首先，环境中的氧分子以等不同形式吸附在材料表面，对于N 型半导体，使得其电导率下降，对于P 型半导体，使得其电导率上升；其次，当遇到易燃气液体挥发物时（一般为还原性目标气体），材料表面的就会和还原性气体发生电子交换，使N 型半导体材料的电导率下降，P 型半导体材料的电导率上升；最终，目标气体浓度下降或消散时，材料的电导率逐渐恢复。

每种半导体金属氧化物材料通常对应一个最佳工作温度，在最佳工作温度下传感器对一定浓度的目标气体表现出较大的灵敏度。工作温度偏低，会导致传感器的响应时间和恢复时间变长；工作温度过高，会缩短传感器的使用寿命。因此需要将半导体金属氧化物薄膜与一个微型加热片通过MEMS 加工工艺叠加在一起，通过控制微加热片的功率来使得半导体金属氧化物薄膜处于最佳工作温度。

半导体金属氧化物薄膜处在最佳工作温度时，其电阻阻值在K欧姆到百兆欧姆之间变化，目标气体浓度过大时，材料表面的氧分子无更多电子释放，电导率相对气体浓度曲线会产生较大的非线性，信号采集和处理只考虑电导率线性区间内，浓度过大时直接发出报警。

电导率测量采取如图4。

半导体金属氧化物薄膜电阻为RS，串联一个固定阻值电阻RL，两端施加固定电压Vc。输出电压VRL与RS存在如下关系：

3.4 识别算法模型

由于半导体金属氧化物薄膜对大多数还原性气体均有响应，并不能根据单个传感器电导率ρS形成的序列判断气体的主要成分和该主要成分的浓度。因此需要使用多种不同材料和工艺制作的半导体金属氧化物薄膜组成MEMS 薄膜半导体气敏传感器阵列，利用阵列中各个单元传感器对多种目标气体的响应差异性来判断当前被测气体的主要成分种类，并计算该成分的浓度。

为更准确获得被测气体的主要成分种类，需要采用较多的传感器单元组成阵列，一般8 个以上，产生的数据维度较高，并且气体种类成分复杂，难以找到传感器阵列的变化规律，不利于分析。采用主成分分析方法，处理高维数据序列，提取其贡献率较高的一到两个主成分向量，可以将后续的分析处理集中在这一两个主成分上，提高计算效率和准确率[3]。

要想根据主成分分析结果的一两个主成分向量，判断主成分对应的气体种类，需要解决三个问题：

（1）如何选择区分度更好的传感器阵列组合；

（2）已知气体种类对应的主成分向量如何描述和存储；

（3）如何将待判定主成分向量与多种已知气体种类对应的主成分向量集合进行比对得到分类结果。

对于第一个问题，采用传感器贡献率分析方法，对需要区分的多种目标气体进行检测，分析各个传感器在区分这些气体时的特性差异，将特性差异较小传感器替换出阵列组合，直至优化获得一组传感器。

对于第二个和第三个问题，采用线性判别式分析，可以对预先采集并标记种类的数据进行主成分分析提取主成分向量，计算类间最有区分度并且类内最有聚合度的特征空间，并将各类在特征空间的投影结果保存在数据库中备查[4]。待测数据输入后，提取主成分向量后向聚类空间投影，与数据库中保存的标记数据进行比对，判断属于待测气体的主成分属于哪一类。

3.5 报警输出设计

在线性判别式分析确定主成分种类后，回到主成分分析的结果，计算主成分向量得分，即为主成分气体的浓度。由于不同易燃气液体的危害程度不一样，因此分别设置报警阈值。

与金属安检门相似，设备通过安装在顶部的两个报警灯和蜂鸣器发出报警，并通过网口将报警气体种类和浓度信息发送出来，可通过配套的工作站计算机显示并记录在数据库中。

最终形成的系统总框图如图5 所示，气体进样后到达敏感材料表面，引起电导率变化，通过信号处理电路转化为电压变化，单片机AD 采样计算后获得传感器阵列的输出向量，以此向量作为识别算法的输入，结合特征数据库，判断物质种类，如果是易燃气液体挥发物，并且达到报警阈值，进行报警输出。

4 结语

随着国内经济的快速发展，人民生活水平的日益提高，基础设施越来越完善，公交车、火车、地铁等已经成为人民出行的主要选择的交通工具，这些场所人员密集，万一有不法分子带有易燃易爆气液体闯入，将会给人民带来巨大的经济损失，也会给社会带来恐慌，本检测装置的设计，可以提早发现危险物品，提早预警，为人民的幸福生活保驾护航。