机器学习辅助的Eu(III) 功能化的HOF-on-HOF复合基传感器平台,用于多种农药的精确和视觉识别
1School of Chemical Science and Engineering, Tongji University, Siping Road 1239, Shanghai 200092, China.
Analytical chemistry
|August 21, 2024
概括
一种新的Eu(III) 功能化复合物能够快速,准确地检测2,6-二-4-甲 (DCN) 和 thiabendazole (TBZ) 等农药及其混合物. 这种先进的传感器与机器学习相集成,可实时监控环境和食品安全.
科学领域:
- 环境化学环境化学
- 分析化学 分析化学
- 材料科学 材料科学 材料科学
背景情况:
- 准确的农药识别对于环境保护,食品安全和公共卫生至关重要.
- 复杂的样本矩阵和需要同时检测多种农药的需求带来了重大的分析挑战.
- 现有的方法往往缺乏实时监控所需的速度,灵敏度或特异性.
研究的目的:
- 开发一种新型,高度灵敏的传感器,用于同时识别和量化特定农药及其混合物.
- 将先进的分析技术与机器学习相结合,实现快速准确的农药分析.
- 创建一个可视和现场检测平台,用于在各种真实世界样本中监测农药.
主要方法:
- 合成了一种具有欧(III) 功能的HOF-on-HOF复合物 (Eu@PFC-1@MA-TPA).
- 使用主要组件分析 (PCA) 和机器学习 (ML) 算法来识别农药.
- 制造水凝膜 (Eu@PFC-1@MA-TPA/AG) 用于样本分析和开发一个使用DenseNet算法的人工视觉平台.
主要成果:
- 通过使用PCA,Eu@PFC-1@MA-TPA复合物实现了单个2,6-二-4-亚氨酸 (DCN) 和 (TBZ) 在1μM和它们的混合物在5μM的定量鉴定.
- 水凝膜传感器在各种水类和果汁中检测DCN和TBZ时表现出高灵敏度.
- 集成传感器和DenseNet算法的智能平台在1秒内确定农药类型和度的准确度达到了98%以上.
结论:
- 成功开发了一种用于同时识别农药的精确和快速分析方法.
- 可视化光传感器和ML算法的组合为环境和食品安全监测提供了强大的方法.
- 这项工作为开发多种危险化合物的智能实时检测系统提供了基础.
