恶臭污染作为环境七大公害之一,除了带给人们不舒适感,还会对身体健康和生态环境造成危害。对恶臭污染进行有效的检测和评价,是保护公民健康权益和提高恶臭污染监管与治理水平的重要途径。本论文通过研究混合物异味强度和各组分化学浓度关系,建立基于化学浓度的总异味强度预测模型,并实际应用于化学浓度和异味强度测定的电子鼻研究,对恶臭污染的快速评价和在线监测都具有重要意义。目前感官评价法的研究主要存在以下困难和问题：(1)由于气体配制精度不高和嗅辨员个体差异等因素影响,异味强度评价结果的准确度和重复性较差；(2)缺少利用仪器测定的组分化学浓度,来准确预测感官测定的混合物总异味强度的方法；(3)异味相互作用模型以数学公式的形式为主,关注于如何通过调整参数提高各变量间的拟合程度,忽略了对异味物质间相互作用规律的直观展示；(4)由于感官评价法对嗅辨员的依赖及对测定环境的特殊要求,缺少快速和在线的恶臭污染评价方法。本论文主要对以下内容进行研究：(1)研究异味气体样品配制及嗅辨员训练的方法,提高感官评价结果的准确度和精度：(2)拟合单一物质化学浓度与其异味强度的线性关系,在此基础上对累加模型、U模型和矢量模型进行修正,针对二组分和多组分异味混合物,建立基于各组分化学浓度的混合物总异味强度预测模型；(3)借鉴偏摩尔量的概念,建立二组分异味物质相互作用的偏微分模型,通过图形的方式,更加直观地展示混合物异味强度与其组成的关系：(4)以苯、甲苯、乙苯及其混合物为目标物质,筛选传感器组成传感器阵列,建立BP人工神经网络模式识别算法,结合异味强度预测模型研制电子鼻,实现定性识别、定量分析和异味强度评价功能。本论文取得了以下研究结论和成果：(1)提出两步式气体样品配制方法,有效提高了三点比较式臭袋法配制低浓度异味气体样品的精度；利用不同水温对手指的刺激程度,模拟各等级异味强度对应的嗅觉感知,能快速提高嗅辨员准确识别异味强度等级的能力。(2)基于单一物质的异味强度-异味活度对数值(OI-InOAV)线性关系,分别对累加模型,U模型和矢量模型进行修正研究。结合仪器分析法测定的各组分化学浓度,利用上述修正模型成功实现了对二组分和多组分芳香烃类混合物的总异味强度预测,为实现仪器法直接进行异味强度评价奠定了重要基础。(3)借鉴偏摩尔体积的原理,研究二组分混合物中组分异味活度对数值(InOAV)与总异味强度(OI)的关系,提出偏微分方程(partial differential equation, PDE)模型,以图形的方式直观表示异味相互作用,且对具有相同官能团和相似分子结构物质组成的二组分混合物,具有较好的预测准确度。同时研究发现异味物质间的相互作用程度主要与其混合比例相关,而与异味气体样品的浓度水平相关性不强。(4)以苯、甲苯和乙苯为目标物,挑选MC119、MQ6、WSP2106和2M008共四种气敏传感器,组成具有交叉响应特征的传感器阵列,采用BP人工神经网络模式识别算法,应用异味强度预测模型研究成果,研制电子鼻。通过对一系列苯、甲苯和乙苯组成的混合物样品测定,表明所研制电子鼻具备良好的定性识别、定量分析和异味强度评价性能。