Ag+改性纸质SERS与SiPLS相结合,用于在水性真溶液中定量检测可溶性As3+
Kai Hu1, Guoqiang Fang1, Wuliji Hasi1
1National Key Laboratory of Laser Spatial Information, Harbin Institute of Technology, Harbin, 150080, China; Zhengzhou Research Institute, Harbin Institute of Technology, Zhengzhou, 450000, China.
Analytica chimica acta
|December 6, 2025
概括
带有机器学习的表面增强拉曼光谱 (SERS) 快速检测可溶 (As3+) 在实物和传统药物中. 这种准确,非破坏性的方法有助于毒性评估和质量控制.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 频谱学是一种光谱学.
- 化学测量 化学测量 化学测量
背景情况:
- 在真中检测可溶是对毒性评估至关重要的.
- 含有realgar的传统药物需要严格的质量控制含量.
研究的目的:
- 开发一种快速,准确的方法来检测真及其制剂中的可溶 (As3+).
- 利用表面增强的拉曼光谱法 (SERS) 结合机器学习进行定量分析.
主要方法:
- 银纳米粒子被合成和修改,以增强吸附.
- 使用As3+标准溶液 (10-1000ppb) 和五种化学测量方法构建了定量模型.
- SiPLS模型表现出优异的性能,RMSE为9.125和R2为0.999.
主要成果:
- SiPLS模型准确地预测了标准溶液中的As3+度.
- 在真样本 (807-948 ppb) 中确定了As3+的漂水度.
- 在四种含有真的制剂中,As3+含量在86至138 ppb之间.
结论:
- 基于SERS的机器学习方法是快速,准确和非破坏性的.
- 这种技术显示出在realgar和相关配方中的可溶的定量分析和质量控制方面的巨大潜力.
- 确保含有真的传统药物的安全性和有效性.
关键词:
Ag () () () () () () () () () () () () () () () () () () () () () () ) () () ) () () ) () () () () () ) () ) () () ) () ) () ) () ) () () ) () ) () () () ) () ()作为 (((3+) 的这是一个真正的房地产店.这就是 SERS SERS.这就是SiPLS SiPLS.更多相关视频
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