論文の概要: Detecting Plant VOC Traces Using Indoor Air Quality Sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03785v1
• Date: Thu, 03 Apr 2025 16:18:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:08:52.714087
• Title: Detecting Plant VOC Traces Using Indoor Air Quality Sensors
• Title（参考訳）: 室内空気質センサを用いた植物VOCトレースの検出
• Authors: Seyed Hamidreza Nabaei, Ryan Lenfant, Viswajith Govinda Rajan, Dong Chen, Michael P. Timko, Bradford Campbell, Arsalan Heydarian,
• Abstract要約: 植物は、病原体、捕食者、光、温度などの非生物的・生物的ストレス因子に曝されると、テルペン(VOCの一種)を産生する。 制御された実験で16テルペンを測定して、これらのセンサーの感度を定量化し、現実的な環境で最も有望なテルペンを特定し、テストした。 本研究は, 植物VOC検出の課題を克服する基盤を確立し, 将来のスマートビルにおける室内環境の質を高めるため, 先進的プラントベースセンサーの活用を図った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.218359701264797
• License:
• Abstract: In the era of growing interest in healthy buildings and smart homes, the importance of sustainable, health conscious indoor environments is paramount. Smart tools, especially VOC sensors, are crucial for monitoring indoor air quality, yet interpreting signals from various VOC sources remains challenging. A promising approach involves understanding how indoor plants respond to environmental conditions. Plants produce terpenes, a type of VOC, when exposed to abiotic and biotic stressors - including pathogens, predators, light, and temperature - offering a novel pathway for monitoring indoor air quality. While prior work often relies on specialized laboratory sensors, our research leverages readily available commercial sensors to detect and classify plant emitted VOCs that signify changes in indoor conditions. We quantified the sensitivity of these sensors by measuring 16 terpenes in controlled experiments, then identified and tested the most promising terpenes in realistic environments. We also examined physics based models to map VOC responses but found them lacking for real world complexity. Consequently, we trained machine learning models to classify terpenes using commercial sensors and identified optimal sensor placement. To validate this approach, we analyzed emissions from a living basil plant, successfully detecting terpene output. Our findings establish a foundation for overcoming challenges in plant VOC detection, paving the way for advanced plant based sensors to enhance indoor environmental quality in future smart buildings.
• Abstract（参考訳）: 健康な建物やスマートホームへの関心が高まっている時代には、持続的で健康に配慮した屋内環境の重要性が最重要である。 スマートツール、特にVOCセンサーは室内空気質の監視に不可欠だが、様々なVOCソースからの信号を解釈することは難しい。 有望なアプローチは、屋内の植物が環境にどう反応するかを理解することである。 植物は、病原体、捕食者、光、温度を含む抗生物質や生物のストレスに曝されると、VOCの一種であるテルペンを生産し、室内の空気の質をモニタリングする新しい経路を提供する。 先行研究はしばしば特殊な実験室センサーに頼っているが、我々の研究は簡単に利用可能な市販のセンサーを利用して、室内環境の変化を示す植物が放出するVOCを検出し分類する。 制御された実験で16テルペンを測定して、これらのセンサーの感度を定量化し、現実的な環境で最も有望なテルペンを特定し、テストした。 また, 物理モデルを用いてVOC応答のマッピングを行った結果, 実世界の複雑性に欠けることがわかった。 その結果、市販センサーを用いてテルペンを分類し、最適なセンサー配置を特定するために機械学習モデルを訓練した。 提案手法を検証するため, 埋立バジルプラントからの排ガスを解析し, テルペン出力を正常に検出した。 本研究は, 植物VOC検出の課題を克服する基盤を確立し, 将来のスマートビルにおける室内環境の質を高めるため, 先進的プラントベースセンサーの活用を図った。

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