基于神经网络的VOCs混合气体响应干扰解析与精准识别研究

一、引言

1.1研究背景与意义

挥发性有机化合物（VolatileOrganicCompounds，VOCs）作为大气污染的关键组成部分，对空气质量、气候变化以及人体健康均产生着不容忽视的影响。VOCs涵盖了烃类、苯系物、氯化物、有机酮、胺、醇、醚、酯、酸和石油烃化物等多种物质，它们不仅能够通过呼吸道进入人体，引发纤维化肺泡炎、肺癌等严重疾病，还作为臭氧（O?）和细颗粒物（PM?.?）的重要前体物，对环境质量造成严重危害。

在实际监测过程中，我们面临的往往是VOCs混合气体。不同种类的VOCs气体之间可能会发生相互作用