Champs d’applications des systèmes multicapteurs pour des analyses en milieu gazeux et liquide

Les préoccupations actuelles en matière d’environnement, de sécurité et de contrôle des procédés ont accéléré l’utilisation des nez et langues électroniques dans notre vie quotidienne. Ces dispositifs de détection offrent potentiellement des applications dans les principaux domaines qui sont, l’environnement, la santé, l’industrie et la sécurité alimentaire.

Sécurité alimentaire

L’exploitation par des systèmes multicapteurs en gaz et en liquides est utilisée dans le domaine de la sécurité alimentaire. Nous présenterons dans ce qui suit les différentes utilisations des dispositifs de nez (Tableau I.4) et langues électroniques (Tableau I.5).

Tableau I.4: Produits agroalimentaires caractérisés par les nez électroniques.

Produit Objectif de l’étude Références

Thé chinois Evaluation et classification de la qualité des thés 137

Blé Identification des composés majeurs dans le blé 138

Bière Caractérisation des bières en fonction de l’âge 139

Vin Identification des marques espagnoles 140

Riz Identification des variétés de riz 141

Café Classification des cafés du Philippine 142

Œufs Prédiction de la teneur du TVB-N 143

Miel Discrimination des miels purs et adultérés 144 Tomate Détection de l’adultération dans les jus de tomates 145 Viande Détermination de la durée de stockage 146 Jambon Analyse de l’adultération du jambon 147 Vinaigre chinois Identification des vinaigres commerciaux 148 Poisson Détermination de la durée de stockage 149 Oignon Influence des facteurs édaphiques sur la qualité 150 Lait Discrimination en fonction des jours de stockage 151 Fromage Détermination de la durée de stockage 152 Champignon Différenciation entre les volatiles des champignons frais 153 Huiles (Extra) ^{Evaluation de l’état d’oxydation sous différents modes} _{de stockage} 154 Huiles (Extra) Discrimination en fonction des origines géographiques 155 Huiles(Vierge) Détection de l’adultération 156 Huiles(Table) Discrimination de la qualité 157 Mandarine Discrimination de la durée de stockage 158 Pêche Classification des odeurs de poires 159 Pomme Contrôle de la qualité des pommes déshydratées 160 Banane Détermination de la maturité des bananes 161

Jus (abricot) Discrimination des variétés 162

Mangue Classification de la maturité des mangues 163 Eau potable Détection de l’E. Coli dans l’eau potable 164

Tableau I.5: Produits agroalimentaires caractérisés par les langues électroniques.

Produit Objectif de l’étude Références

Liège Détermination du taux de phénol 165

Riz Contrôle du changement du goût durant le stockage 166

Soja Détermination de la qualité de l’huile de soja 167

Thé Discrimination des thés 168

Miel Identification du miel mono-floral 169

Vin rouge Evaluation de l’anti-oxydation du vin rouge 170 Vin rouge Contrôle du processus de vieillissement 171 Vin blanc Discrimination des additifs chimiques 172 Vin blanc Discrimination en fonction des origines géographiques 173

Bière Identification des bières 174

Bière Corrélation avec l’analyse sensorielle gustative 175

Café Analyse du café arabica torréfié 176

Tomate Authenticité des tomates 177

Porc Contrôle des paramètres physicochimiques 178

Viande Contrôle de la qualité 179

Poisson Identification de peptides de poissons 180 Lait Contrôle de la qualité et du stockage du lait pasteurisé 181 Lait ^{Identification des laits adultérés par le peroxyde} _{d’hydrogène} 182 Fromage Contrôle du processus de fermentation 183 Boissons alcooliques Evaluation de la qualité 184 Huiles (Extra) ^{Evaluation de l’état d’oxydation sous différents modes de} _stockage 154 Huiles (Extra) Identification des huiles en fonction du taux de phénol 185 Huiles (vierge) Identification de l’amertume des huiles 186 Huiles végétales Quantification de la teneur en polyphénol 187 Huiles de table Discrimination des huiles de table 188 Jus de poire Evaluation de la teneur en sucre 189 Jus d’orange Identification des jus d’orange 190 Jus de raisin Contrôle de la maturité des raisins 191 Jus de fruits Discrimination des jus d’orange, pêche, poire et abricot 192 Abricot Discrimination des conserves d’abricots 193 Pomme Evaluation des propriétés organoleptiques 194 Eaux commerciales Contrôle de la teneur du nitrate, nitrite et ammonium 195 Eau minérale Discrimination des eaux minérales 196

Médecine

Le sens de l'odeur a un certain rôle dans le diagnostic dans le domaine médical. Les nez électroniques peuvent être utiles en examinant:

x Plantes médicinales: R. Baby et al. [197] ont utilisé un nez électronique de type MOSES II pour identifier différentes origines de la plante médicinale valériane. Leur analyse est validée par la chromatographie.

x Souffle anormal: un nez artificiel a été conçu par D’Amico, Di Natale et al. [198,199] pour le diagnostic de cancer du poumon. Le nez électronique a réussi d’identifier tous les patients atteints du cancer. Il suffit que l'appareil "sente" le souffle du patient pour détecter les tumeurs. Le chercheur Corrado Di Natale de l’Université de Rome (Italie) a ajouté que les tumeurs qui ont pu être reconnues étaient déjà très développées.

x Souffle des diabétiques: Un nez électronique portable à base des capteurs de polymère conducteur a été développé par J-B. Yu et al. [200] pour analyser l’haleine des patients atteints de diabète. Les chercheurs ont réussi à différencier entre l’haleine émanant des personnes atteints du diabète et celles ne présentant aucun syndrome.

La langue électronique peut aussi prêter main forte aux domaines de la médecine et de la pharmacie à travers les diagnostics médicaux et le contrôle qualité des produits pharmaceutiques. En effet, M. del Valle et al. [201,202], a développé une langue électronique à base de biocapteurs pour la détection simultanée des ions de l’urée et de l’alcaline dans l’urine. Une étude très exhaustive, dénombrant les différents produits pharmaceutiques analysés par les langues électroniques, vient d’être présentée [203].

Environnement

Aujourd’hui, le nez et la langue électroniques trouvent de plus en plus leurs places dans le contrôle de l’air et des eaux. Les principales applications de nez électroniques dans ce domaine sont:

x Détection des gaz toxiques [204];

x Analyse des odeurs de carburants pour en déduire les adultérations [205]; x Détection rapide d’incendie [206];

x Contrôle des contaminants de l’air dans les stations spatiales [207]; effectué par la NASA; Les utilisations majeures des langues artificielles dans l’environnement concernent aussi bien la détection des métaux lourds dans les eaux de rivières et les rejets industriels, que le contrôle de la qualité des produits agricoles. Par ailleurs, différentes langues électroniques ont été utilisées pour:

x Détection des métaux lourds (Cd, Cu et Pb) par A. Mimendia et al. [208], x Evaluation de la toxicité des eaux par D. Kirsanov et al. [209],

x Quantification du Zinc et du Cuivre par A. Legin et al. [210],

x Supervision des engrais utilisés dans le système de fertirrigation sous serre par Gutiérrez et al. [211],

x Détection simultanée des endotoxines et autres contaminants par Yánez-Heras et al. [212], le contrôle des concentrations de 2-Methylisoborneol (MIB) et de géosmine (GSM) présents dans les algues par Braga et al. [213],

x Identification de l’adultération du fuel d’éthanol par l’ajout d’eau et sa quantification par L. Bueno et al. [214].