微塑料——天上地下，無處不在  

 它，無處不在——在空氣中、在水中、在土壤里。微塑料甚至出現(xiàn)在了北極和馬里亞納海溝這種偏遠(yuǎn)地區(qū)。盡管關(guān)于它對生態(tài)系統(tǒng)和人類健康影響的研究結(jié)果令人警醒，但其確切影響尚不明確。  

 不論微塑料的確切影響為何，都肯定與暴露水平以及聚合物的類型、形狀和尺寸有關(guān)。因此，進(jìn)一步地了解其材料特性，十分重要；還有什么比傅立葉變換紅外（FTIR）技術(shù)更合適的呢？！  

 微塑料分析的好幫手  

 說到微塑料分析，F(xiàn)TIR顯微鏡分析法是一個(gè)非常不錯(cuò)的選擇 。它可以基于特征振動(dòng)帶鑒別顆粒，并允許使用焦平面探測器（FPA）在短時(shí)內(nèi)記錄數(shù)千個(gè)譜，來創(chuàng)建化學(xué)圖像。因此，您僅需在短時(shí)間內(nèi)通過一次測量，就可以捕獲所有信息。而有了布魯克HYPERION II和LUMOS II，這不過是小菜一碟。  

含微塑料的沉淀物樣品的顯微圖像（含紅外信息）    

 但是，為了快速可靠地進(jìn)行微塑料分析，分析技術(shù)并非需要考慮的重要因素，準(zhǔn)確的評估統(tǒng)計(jì)才是關(guān)鍵。 

 目前，常見的評估方法是使用譜庫檢索來表征微塑料。但這種方法也存在局限性。要想獲得可靠的數(shù)據(jù)，就必須大幅增加譜庫中的譜數(shù)量。然而，譜庫規(guī)模越大，就意味著分析速度越慢。 

 而要想使微塑料分析更具可擴(kuò)展性，數(shù)據(jù)分析的速度就必須更快，而且最重要的是，它必須更加智能。如果說，歸根結(jié)底是時(shí)間問題，那么使用大型的譜庫并不現(xiàn)實(shí)。這就是我們的合作伙伴 Purency 大顯身手的地方！他們利用人工智能識別化學(xué)圖像，將原本使用傳統(tǒng)方法十分費(fèi)時(shí)的評估任務(wù)自動(dòng)化。  

 Microplastics Finder 

 Purency開發(fā)了一款易于使用的成像軟件——Microplastics Finder（MPF），它是一種基于模型的人工智能識別方法。  

 但這究竟是什么意思呢？人工智能識別模型是通過使用一組準(zhǔn)備好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)建立的數(shù)據(jù)模型。更確切地來說，這個(gè)模型經(jīng)過復(fù)雜的人工智能識別訓(xùn)練，可以準(zhǔn)確識別出FTIR圖像中的哪個(gè)像素是聚合物，哪個(gè)不是；它還接受了指導(dǎo)，知道如何區(qū)分各種類型的聚合物。  

 Microplastic Finder微塑料分析截圖    

 具體如何實(shí)現(xiàn)呢？ 

 Microplastics Finder會(huì)檢查每個(gè)高光譜圖像的像素，然后按照預(yù)定義的聚合物類型進(jìn)行分類。人工智能識別系統(tǒng)通過識別光譜的各個(gè)部分，執(zhí)行決策過程，區(qū)分各種類型的聚合物。處理完整個(gè)圖像后，屬于同一類別聚合物的像素會(huì)被標(biāo)記為顆粒。此外，按邏輯編制的結(jié)果統(tǒng)計(jì)表會(huì)將聚合物的類型以及每個(gè)顆粒物的大小等細(xì)節(jié)進(jìn)行可視化處理（見上方截圖）。該模型就可以區(qū)分二十多種不同類型的聚合物，占目前生產(chǎn)聚合物的98%。