期刊

中国无机分析化学

标题

机器学习辅助光谱分析技术在环境微/纳塑料研究中的应用

作者

李艳, 吴欣宜, 王全龙, 巩一潮, 黎刚, 阴永光, 裴志国, 宋茂勇, 谭志强, 张庆华

摘要

微/纳塑料在环境中广泛存在，威胁着全球生态系统的平衡和稳定，因此有必要确定和评估微/纳塑料的环境赋存特征、环境行为和效应以及生态毒性效应。然而微/纳塑料具有的低浓度、小尺寸及容易吸附其他物质等特点，为其在复杂环境基质中的分析带来了巨大挑战。大多数分析方法在提供环境样本中微/纳塑料的定性定量信息方面存在成本高、准确性差、时间效率低等问题，而具有无损、高效、操作方便等优点的光谱分析技术可以弥补这些方法的不足。但采集的微/纳塑料光谱信号可能会受到环境样本中复杂成分的背景噪声干扰，亟需采用智能化手段提高分析的准确性和效率。机器学习具有强大的数据处理和自动化分析能力，准确性高、应用性广，适用于复杂光谱数据的分类和解析，将机器学习与光谱分析技术相结合有望成为微/纳塑料分析的可靠方法。首先对常用的机器学习辅助光谱分析技术进行综述，然后系统性地讨论了机器学习辅助光谱分析技术在微/纳塑料的环境赋存特征、环境行为和效应、生态毒理效应等研究中的应用，最后对该技术的发展前景进行了总结和展望。机器学习辅助光谱分析技术有望为环境中微/纳塑料的生态环境健康风险评估和污染防治提供重要数据支持。

原文链接

http://zgwjfxhx.bgrimm.cn/zgwjfxhx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20240515003&flag=1