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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
被引量：
2
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作者
李艳
吴欣宜
+7 位作者
王全龙
巩一潮
黎刚
阴永光
裴志国
宋茂勇
谭志强
张庆华
《中国无机分析化学》
CAS
北大核心
2024年第8期1137-1146,共10页
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...
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。
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关键词
微/纳塑料
光谱分析技术
机器学习
环境
赋存特征
环境行为和效应
生态毒理
效应
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职称材料
题名
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
被引量：
2
1
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
机构
国科大杭州高等研究院环境学院
中国科学院生态环境研究中心
中国科学院大学资源与环境学院
邢台学院化学工程与生物技术学院
中国科学院生态环境研究中心
出处
《中国无机分析化学》
CAS
北大核心
2024年第8期1137-1146,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(22241601)
国家自然科学基金面上项目(22076199)。
文摘
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。
关键词
微/纳塑料
光谱分析技术
机器学习
环境
赋存特征
环境行为和效应
生态毒理
效应
Keywords
micro/nano plastics
spectral analysis
machine learning
environmental occurrence characteristics
environmental behaviors and effects
eco-toxicology effects
分类号
O657.31 [理学—分析化学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
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
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
《中国无机分析化学》
CAS
北大核心
2024
2
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