Development of data processing and analysis methods for advanced industrial applications of electronic noses

Electronic noses (e-Noses) represent a promising technology for real-time monitoring of volatile compounds and olfactory characterization of complex gaseous mixtures. However, their large-scale implementation in industrial contexts is limited by critical technological challenges, including poor sensor reproducibility, environmental interference, calibration drift, and lack of standardized methodologies for training and validation. This Ph.D. thesis addresses these issues through the development of dedicated protocols and innovative methodological approaches, specifically designed for high-variability applications in environmental, food, and biomedical sectors. The research is structured into two main sections: improving instrumental accuracy and enhancing system reproducibility. Accuracy requirements differ significantly between fields, such as biomedical diagnostics and environmental monitoring. As a result, strategies to improve e-Nose performance must be tailored to the specific context in which the device is employed. This research explores the enhancement of e-Nose accuracy for both biomedical and environmental applications. The initial phase focuses on developing an innovative disposable hardware strategies to minimize humidity interference, a critical factor in biomedical sensor performance where saturated gaseous mixtures are expected. In the environmental context, accuracy is addressed through dedicated training and validation protocols for fenceline monitoring, aiming to improve calibration model robustness by incorporating potential interferences. Furthermore, quantification performance is evaluated in relation to the uncertainty of reference odour measurement methods, such as dynamic olfactometry. Building on positive outcomes in odour quantification, the final phase investigates instrumental requirements—particularly resolution and detection limits—for applying e-Nose systems to the indirect estimation of emissions via micrometeorological methods. For system reproducibility, given the application-specific nature of sensor responses, a stepwise, use-case-driven approach has been adopted to investigate calibration transfer. Each application domain—food, environmental, and biomedical—presented unique technical challenges that shaped tailored strategies. Initial experiments in the food sector provided a controlled setting to validate calibration transfer between devices using real samples, serving as a methodological proof of concept. Building on this, environmental applications introduced real field samples and greater variability, requiring models robust to dynamic conditions such as temperature, wind, and emission variability. Finally, in the biomedical field, where biological samples are limited and variable, synthetic calibrant mixtures were used to replicate clinical variability under stable lab conditions. This multi-domain framework ensured the design of calibration transfer methods effective both in controlled and real-world scenarios. The methodologies developed contribute to establishing a standardized approach for e-Nose design, training, validation, and lifetime. By addressing each critical component of the e-Nose pipeline—from sampling system design to sensor signal stabilization, data preprocessing, and calibration transfer—this work provides a comprehensive tool for tailoring e-Nose systems to specific industrial needs, representing substantial progress toward real-world industrial implementation of e-Nose technology.

Il naso elettronico rappresenta una tecnologia promettente per il monitoraggio in tempo reale dei composti volatili e per la caratterizzazione olfattiva di miscele gassose complesse. Tuttavia, la sua applicazione su larga scala in contesti industriali è ostacolata da sfide tecnologiche significative, come la scarsa riproducibilità dei sensori, le interferenze ambientali, la deriva nella calibrazione e la mancanza di metodologie standardizzate per l'addestramento e la validazione. Questa tesi di dottorato affronta tali problematiche sviluppando protocolli dedicati e approcci metodologici innovativi, progettati specificamente per applicazioni ad alta variabilità nei settori ambientale, alimentare e biomedico. La ricerca si divide in due sezioni principali: miglioramento della precisione strumentale e aumento della riproducibilità del sistema. I requisiti di precisione variano significativamente tra i diversi settori, come quello biomedico e quello ambientale. Di conseguenza, le strategie per migliorare le prestazioni del naso elettronico devono essere adattate al contesto specifico in cui viene utilizzato. Il miglioramento dell'accuratezza del naso elettronico è stato studiato sia per applicazioni biomediche che ambientali. La fase iniziale si concentra sullo sviluppo di strategie hardware usa e getta per ridurre le interferenze dell'umidità, un fattore cruciale nelle prestazioni dei sensori biomedici, dove ci si aspetta miscele gassose sature. Nel contesto ambientale, si affronta il problema della precisione attraverso protocolli di addestramento e validazione per il monitoraggio del confine della discarica, con l'obiettivo di migliorare la robustezza del modello di calibrazione, includendo le possibili interferenze. Inoltre, si valuta la prestazione di quantificazione rispetto all'incertezza dei metodi di riferimento per la misurazione degli odori, come l'olfattometria dinamica. Partendo dai buoni risultati ottenuti nella quantificazione degli odori, la fase finale esplora i requisiti strumentali—come risoluzione e limiti di rilevamento—per applicare i sistemi e-Nose alla stima indiretta delle emissioni tramite metodi micrometeorologici. Per quanto riguarda la riproducibilità del sistema, dato che le risposte dei sensori variano a seconda dell'applicazione, è stato adottato un approccio graduale basato sull'uso per studiare il trasferimento della calibrazione. Ogni settore applicativo—alimentare, ambientale e biomedico—ha presentato sfide tecniche specifiche, che hanno richiesto strategie personalizzate. I primi esperimenti nel settore alimentare hanno offerto un ambiente controllato per validare il trasferimento di calibrazione tra dispositivi utilizzando campioni reali, fungendo da prova di concetto. Successivamente, le applicazioni ambientali hanno introdotto campioni da campo reali e una maggiore variabilità, richiedendo modelli robusti a condizioni dinamiche come temperatura, vento e variabilità delle emissioni. Infine, nel settore biomedico, dove i campioni biologici sono limitati e variabili, sono stati usati calibratori sintetici per replicare la variabilità clinica in condizioni di laboratorio stabili. Questo approccio multi-settoriale ha garantito la progettazione di metodi di trasferimento di calibrazione efficaci sia in ambienti controllati che reali. Le metodologie sviluppate contribuiscono a definire un approccio standardizzato per la progettazione, l'addestramento, la validazione e la durata dei naso elettronici. Affrontando ogni componente del processo—dal sistema di campionamento alla stabilizzazione del segnale del sensore, dalla pre-elaborazione dei dati al trasferimento di calibrazione—questo lavoro fornisce uno strumento completo per personalizzare i sistemi e-Nose alle esigenze industriali, rappresentando un importante passo avanti verso l'implementazione della tecnologia del naso elettronico nel mondo industriale.