傅立葉變換紅外(FTIR)技術(shù)和人工智能(AI)用于微塑料分析
微塑料——天上地下,無處不在
它,無處不在——在空氣中、在水中、在土壤里。微塑料甚至出現(xiàn)在了北極和馬里亞納海溝這種偏遠地區(qū)。盡管關(guān)于它對生態(tài)系統(tǒng)和人類健康影響的研究結(jié)果令人警醒,但其確切影響尚不明確。
不論微塑料的確切影響為何,都肯定與暴露水平以及聚合物的類型、形狀和尺寸有關(guān)。因此,進一步地了解其材料特性,十分重要;還有什么比傅立葉變換紅外(FTIR)技術(shù)更合適的呢?!
微塑料分析的好幫手
說到微塑料分析,F(xiàn)TIR顯微鏡分析法是一個非常不錯的選擇 。它可以基于特征振動帶鑒別顆粒,并允許使用焦平面探測器(FPA)在短時內(nèi)記錄數(shù)千個譜,來創(chuàng)建化學(xué)圖像。因此,您僅需在短時間內(nèi)通過一次測量,就可以捕獲所有信息。而有了布魯克HYPERION II和LUMOS II,這不過是小菜一碟。
![圖片](https://img69.chem17.com/9/20221220/638071419990246119294.jpg)
含微塑料的沉淀物樣品的顯微圖像(含紅外信息)
但是,為了快速可靠地進行微塑料分析,分析技術(shù)并非需要考慮的重要因素,準(zhǔn)確的評估統(tǒng)計才是關(guān)鍵。
目前,常見的評估方法是使用譜庫檢索來表征微塑料。但這種方法也存在局限性。
要想獲得可靠的數(shù)據(jù),就必須大幅增加譜庫中的譜數(shù)量。然而,譜庫規(guī)模越大,就意味著分析速度越慢。
而要想使微塑料分析更具可擴展性,數(shù)據(jù)分析的速度就必須更快,而且最重要的是,它必須更加智能。如果說,歸根結(jié)底是時間問題,那么使用大型的譜庫并不現(xiàn)實。
這就是我們的合作伙伴 Purency 大顯身手的地方!他們利用人工智能識別化學(xué)圖像,將原本使用傳統(tǒng)方法十分費時的評估任務(wù)自動化。
Microplastics Finder
Purency開發(fā)了一款易于使用的成像軟件——Microplastics Finder(MPF),它是一種基于模型的人工智能識別方法。
但這究竟是什么意思呢?
人工智能識別模型是通過使用一組準(zhǔn)備好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)建立的數(shù)據(jù)模型。更確切地來說,這個模型經(jīng)過復(fù)雜的人工智能識別訓(xùn)練,可以準(zhǔn)確識別出FTIR圖像中的哪個像素是聚合物,哪個不是;它還接受了指導(dǎo),知道如何區(qū)分各種類型的聚合物。
![圖片](https://img62.chem17.com/9/20221220/638071420364673833847.jpg)
Microplastic Finder微塑料分析截圖
具體如何實現(xiàn)呢?
Microplastics Finder會檢查每個高光譜圖像的像素,然后按照預(yù)定義的聚合物類型進行分類。人工智能識別系統(tǒng)通過識別光譜的各個部分,執(zhí)行決策過程,區(qū)分各種類型的聚合物。
處理完整個圖像后,屬于同一類別聚合物的像素會被標(biāo)記為顆粒。此外,按邏輯編制的結(jié)果統(tǒng)計表會將聚合物的類型以及每個顆粒物的大小等細節(jié)進行可視化處理(見上方截圖)。
該模型就可以區(qū)分二十多種不同類型的聚合物,占目前生產(chǎn)聚合物的98%。
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