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拉曼光譜檢測識別微塑料有新進展
2025年03月24日 11:18:09 來源：化工儀器網 點擊量：5297

近日，中國科學院合肥物質科學研究院安光所高曉明研究員團隊在實現(xiàn)基于改進殘差神經網絡在劣質拉曼光譜檢測識別微塑料方面取得新進展，相關研究成果發(fā)表在國際知名期刊《塔蘭塔》上。

　　微塑料，是一種直徑小于5毫米的塑料顆粒，是造成污染的主要載體。微塑料體積小，這就意味著其比表面積大，吸附污染物的能力越強。目前,微塑料已在世界范圍內的海洋環(huán)境、地表水系統(tǒng)(湖泊、河流等)、陸地系統(tǒng)(土壤、污泥等)和空氣粉塵中被廣泛檢出。因此，快速準確對不同類型的微塑料進行分類識別對環(huán)境中微塑料污染的追溯和針對性治理具有重要意義。
 
　　近日，中國科學院合肥物質科學研究院安光所高曉明研究員團隊在實現(xiàn)基于改進殘差神經網絡在劣質拉曼光譜檢測識別微塑料方面取得新進展，相關研究成果發(fā)表在國際知名期刊《塔蘭塔》上。
 
　　拉曼光譜技術具有無損檢測、非入侵性、樣品要求量低、空間分辨率高、光譜范圍寬等特點，適用于微塑料檢測識別。機器學習算法可以快速處理和分析大量光譜數(shù)據(jù)，能夠從復雜的拉曼光譜數(shù)據(jù)中快速提取特征進行有效分類，然而運用拉曼光譜處理和分析復雜環(huán)境或干擾情況下的微塑料仍然具有挑戰(zhàn)。
 
　　研究團隊提出了一種改進的殘差網絡模型，可對激光功率不足和光譜采集時間較短的非理想實驗條件下測得的微塑料不同質量拉曼光譜進行分類識別。相比傳統(tǒng)的卷積神經網絡，引入擠壓-激發(fā)(SE)模塊的改進的殘差網絡能夠在不顯著增加參數(shù)量和計算量情況下，在噪聲干擾大、信噪比低的低質量微塑料拉曼光譜分類中達到更高的準確率，并且通過Grad-CAM可視化反映了機器學習進行光譜分類的依據(jù)。這項工作表明了機器學習在更多復雜環(huán)境和干擾下，分析處理低質量拉曼光譜的能力。
 
　　拉曼光譜檢測識別微塑料的技術突破，不僅彰顯了我國在環(huán)境污染物研究領域的實力，更為全球生態(tài)環(huán)境治理注入了新的活力。未來，隨著技術的進一步優(yōu)化與應用，更加快捷、高效的微塑料檢測技術有望加速走向現(xiàn)實，為實現(xiàn)綠色可持續(xù)的社會經濟發(fā)展貢獻更多力量。
 
　　素材來源：安徽日報
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