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J-GLOBAL ID：201702280636787013   整理番号：17A0369177

大気質モニタリングのための低コスト市販センサのクラスタの現場較正B NO,COおよびCO_2【Powered by NICT】

Field calibration of a cluster of low-cost commercially available sensors for air quality monitoring. Part B: NO, CO and CO₂

著者 (5件)： Spinelle Laurent (European Commission, Joint Research Centre (JRC), Directorate for Energy, Transport and Climate, Air and Climate Unit, Via Enrico Fermi 2749, 21027 Ispra VA, Italy) ,  Gerboles Michel (European Commission, Joint Research Centre (JRC), Directorate for Energy, Transport and Climate, Air and Climate Unit, Via Enrico Fermi 2749, 21027 Ispra VA, Italy) ,  Villani Maria Gabriella (ENEA, Agenzia Nazionale per le nuove tecnologie, l’energia e lo sviluppo economico sostenibile, Ispra, VA, Italy) ,  Aleixandre Manuel (The Institute for Physical and Information Technologies, CSIC, Madrid, Spain) ,  Bonavitacola Fausto (Phoenix Sistemi & Automazione s.a.g.l., Muralto (TI), Switzerland,)
資料名： Sensors and Actuators. B. Chemical  (Sensors and Actuators. B. Chemical)
巻： 238  ページ： 706-715  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0967A  ISSN： 0925-4005  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,線形/多重線形回帰と教師つき学習法を含む,低コストセンサのためのいくつかの野外キャリブレーション法の性能を比較した。小型赤外二酸化炭素センサと共に一酸化窒素と一酸化炭素の金属酸化物又は電気化学センサのクラスタを施行した。キャリブレーションは,参照測定に対する評価の最初の二週間行った。各回帰法の精度は,異なる指標と技術:直交回帰,標的図,測定の不確実性とドリフトセンサ予測の時間を用いた半農村サイトでの五か月間の野外実験で評価した。パートA[1]で既に報告されているオゾンと窒素酸化物の分析に加えて,本研究は一酸化炭素センサは表示方法のための欧州大気質指令の不確実性の25%のデータ品質目標(DQOs)に達することができるかどうかを評価した。オゾンと窒素酸化物に関しては,NO,COおよびCO_2のセンサおよび参照測定値間の最良の一致は,線形および多重線形回帰と比較して教師つき学習技術で観察されたことであった。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 酸化窒素 ,  電気化学センサ ,  線形性 ,  不確実性 ,  一酸化窒素 ,  *センサ ,  直交性 ,  一酸化炭素 ,  教師つき学習 ,  オゾン ,  農村 ,  二酸化炭素
準シソーラス用語： *大気質 ,  多重線形回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 低コストガスセンサ ,  Validation ,  測定の不確実性 ,  多変量線形回帰 ,  人工ニューラルネットワーク ,  空気品質指令

分類 (1件)： 分析機器  (CC02020S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 大気質モニタリング ,  クラスタ ,  現場 ,  較正 ,  NO ,  CO