【摘 要】
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水中悬浮颗粒是水体物质的重要成分，因此监测它们的种类和浓度对研究和保护水生态系统具有重要科学意义和实用价值。本文开发了一种水中悬浮颗粒分类仪（SPC），旨在现场检测野外采集的水样，快速得出水中悬浮颗粒的种类、数量和比例。SPC采用引流管将颗粒输送至散射体积内，通过同时探测单个颗粒的散射光偏振态和荧光信号，结合机器学习算法对颗粒分类。对沉积物、微塑料和微藻的标准样品做了数据集并训练分类器，SPC能以
【机 构】
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佛山科学技术学院物理与光电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61975088，62275141）； 深港联合项目（SGDX20201103095403017）；
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水中悬浮颗粒是水体物质的重要成分，因此监测它们的种类和浓度对研究和保护水生态系统具有重要科学意义和实用价值。本文开发了一种水中悬浮颗粒分类仪（SPC），旨在现场检测野外采集的水样，快速得出水中悬浮颗粒的种类、数量和比例。SPC采用引流管将颗粒输送至散射体积内，通过同时探测单个颗粒的散射光偏振态和荧光信号，结合机器学习算法对颗粒分类。对沉积物、微塑料和微藻的标准样品做了数据集并训练分类器，SPC能以大于95%的准确率对它们分类。接着，SPC和商业水质多参数监测仪（QWA）同时在崖门水道连续布放25个小时。SPC能快速测量现场采集的水样，获取不同水层的沉积物、微塑料和微藻的数量随时间的变化情况。而且，SPC给出的微藻数量与QWA测到的叶绿素a浓度和藻红蛋白浓度有很强的相关性，SPC给出的沉积物等效时间截面和QWA测到的浊度值也有很强的相关性，证明了SPC分类结果的可靠性。以上结果表明，SPC能够对水中的悬浮颗粒进行现场快速分类检测，有望成为探索水生态系统的有用技术。
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