基于深度学习途径的有机酸根混合模式识别的方法研究

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伴随着社会的不断发展,科学技术的腾飞,人类生活越来越富足。与此同时,人工合成的东西越来越多,产生的垃圾数不胜数。物质种类的繁多将导致人类对物质的识别工作越来越困难。有机酸盐是有机酸和碱溶液发生中和反应生成的一类盐。这类盐溶液在一定的条件下可以作为催化剂,催化降解油田的稠油,也是一种具有应用价值和发展前途的新型缓蚀阻垢剂,还具有保鲜冷冻制品等优点。识别有机酸盐的种类是进一步分析含量、浓度等对环境和人类影响的首要工作,但是有机酸盐种类的增多给识别工作带来了很多困难。目前关于有机酸盐的研究方向,主要集中在以下方面,一方面是有机酸盐含量的测定及提取。另一方面是有机酸盐对动植物和环境的影响。但是对有机酸盐的识别研究较少,而且只能识别几类具有典型特性的有机酸根,识别范围有限。本实验设计出了一种较为简便的,能够一次性做出成千上万个实验的方法,提供了一种识别不同模式下混合有机酸根特性的反应芯片和网络模型。该芯片对不同的混合有机酸根有良好的灵敏性和区分度。网络模型对输入的含某些未知有机酸根的混合溶液形成的结果图能够输出它相应的特征值,从特征值上辨别出混合有机酸根的种类,从而达到识别有机酸根的目的。经过一系列的探究,本实验最终选择了基于高通量技术和喷墨打印技术相结合的方法来构建出一种反应芯片。将不同的有机酸根溶液以不同的方式打印于反应芯片上,形成不同模式的混合有机酸根组合。经过扫描仪记录下来它们遇到反应芯片后的变化,最后进行数字化处理和分析以及深度学习。主要结论:(1)显色剂和扰动剂的选择。本实验通过孔穴板和九宫格的方法对几类显色剂和扰动剂进行了选择。最终通过颜色变化的丰富性,选择了甲基红和溴百里香酚蓝两种酸碱显色剂以及铬黑T和铜试剂两种金属显色剂。扰动剂选择了柠檬酸,硝酸铜,碳酸钾和硫酸铝钾四种溶液。(2)反应芯片的构建。利用高通量技术的组合化学原理,本实验在Photoshop中设计出了四种显色剂和四种扰动剂的打印模板。通过化学打印的方式,把显色剂和扰动剂附着于反应基底上形成本实验的反应芯片。(3)混合有机酸根的显色成像。本实验选择了可溶性较好的具有典型代表的四种有机酸根溶液。它们分别是酒石酸、牛磺酸、乳酸、抗坏血酸和氢氧化钠溶液反应形成的酒石酸钠、牛磺酸钠、乳酸钠和抗坏血酸钠。将它们按照不同的设计模板(马赛克形式)打印于反应基底上形成不同模式的混合有机酸根的图案,经过扫描仪扫描获得最终的实验结果图。(4)实验图片的处理和分析。本实验将扫描获得的实验图片进行了标准化预处理和数字化处理。将图案信息转化为数字信号得到了不同模式的混合有机酸根在反应芯片上形成的等值线图,验证了反应芯片的灵敏性和可行性。(5)深度学习网络模型的构建。本实验将设计模板的标签值和去掉背景的实验结果图进行了深度学习,将得到的结果在Origin中分析。它们的线性模拟相关系数在0.8到0.9之间,说明了该方法的整体可行性和网络模型的精确性。
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