纳米结构超湿表面可在现场高度可靠地检测双A
Li Dai1, Zhihao Liu2, Hai Zhu1
1State Key Laboratory of Biogeology and Environmental Geology, Engineering Research Center of Nano-Geomaterials of Ministry of Education, Faculty of Material Science and Chemistry, China University of Geosciences, Wuhan 430074, P. R. China.
Analytical chemistry
|October 25, 2023
概括
一个新的便携式传感器使用深度学习快速检测 bisphenol A (BPA) 在现场. 这项技术使得即使在偏远地区也能进行准确的环境监测,有助于污染管理.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 分析化学 分析化学
- 材料科学 材料科学 材料科学
背景情况:
- 对污染物进行有效的环境监测对公共卫生至关重要,需要强大的现场部署技术.
- 由于基础设施缺陷,偏远和资源有限的地区对传统的环境监测提出了重大挑战.
- 对地理污染物选的大数据分析需要快速传播数据和分析能力.
研究的目的:
- 开发一种便携式,可靠的传感策略,以使用大数据分析对环境污染物进行快速现场监测.
- 为了解决环境监测的偏远地区基础设施的局限性.
- 创建一个深度学习辅助的系统来分析污染物度及其潜在的健康影响.
主要方法:
- 开发一种便携式传感策略,利用热和pH双响应的纳米结构超湿表面.
- 应用深度学习 (DL) 图像分类算法用于数据分析和预测.
- 选择双A (BPA) 作为测试传感策略有效性的模型污染物.
主要成果:
- 开发的传感器实现了BPA的低检测极限 (1.05μM),符合热纸迁移的国际标准.
- DL算法在预测BPA度方面表现出高准确度 (>99%).
- 在中国主要省份成功展示了从热纸中BPA迁移的自动化和可靠的监测.
结论:
- DL辅助的便携式传感策略提供了一种可靠和快速的方法,用于现场监测环境污染物,如BPA.
- 这项技术克服了偏远地区的基础设施限制,促进了大数据的地理选.
- 这种方法有可能将区域污染物水平与人类健康结果相关联.
