近日,东南大学与新加坡国立大学的联合科研团队在nature communications期刊发表了一项研究成果,提出了一种ai增强离子淌度质谱与中红外光谱的协同方法,实现了丙醇的高精度识别。该项研究为气体混合物的快速响应和准确检测提供了一种新方法,有望在环境安全及医疗健康领域发挥重要作用。
异丙醇(ipa)是一种用途广泛的重要化工产品和原料,可用于制药、化妆品、塑料、涂料、消毒剂等。异丙醇具有一定危险性,长期暴露及吸入可能会出现各种医疗保健问题,例如皮肤刺激、神经系统疾病和呼吸系统损伤。因此,快速准确地检测ipa分子非常重要。离子淌度和中红外光谱是常用的精度较高的ipa方法。然而离子淌度需要高压电源和严格的操作环境(例如真空或低压),而传统的中红外光谱在低浓度鉴定过程中受到响应不佳的限制。这两种方法在ipa检测上都有缺点。
为实现选择性好、响应快、灵敏度高的ipa检测,研究人员提出了一种利用多开关摩擦电纳米发电机辅助的基于imms的人工智能(ai)化学检测方法。自供电的摩擦发电机提供了额外的高压电源,产生的高压大大增强了离子淌度在低和环境气压下的精确ipa检测中的使用。同时,中红外光谱降低了ipa分子随吸收和反射的响应,从而精确地获得波长和响应。而摩擦电发电机产生的冷等离子体也增强了异丙醇传感的中红外光谱响应
此外,采用人工智能增强方法的数据处理将结合离子淌度传感和增强的中红外响应的优势,从而实现超高精度和宽范围检测。通过ipa分子与等离子体放电和中红外辐射的相互作用,可以准确识别ipa的种类和浓度以及输出信号响应。然后,从这两种机制获得的原始数据被发送到计算机进行进一步分析。在深度学习技术的辅助下,离子放电和中红外方法协同机制的信息可以以约99%的准确率进行识别,而传统的ipa识别只能达到50%的准确率。
编辑点评:研究团队利用摩擦电纳米发电机辅助离子淌度和中红外光谱,解决了这两种方法在ipa检测时的缺陷,同时结合ai技术使数据的处理分析更加准确,从而实现了ipa分子的高精度检测。ipa的广泛使用使其对人体健康的影响更受重视,ipa分子的高精度检测可以更好地为人们提供保护。此外ipa也是糖尿病等疾病地生物标志物,该方法在呼出气检测中也有一定的应用价值。
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