Сотрудники физического факультета в союзе с коллегами из НИИ ядерной физики имени Д.В. Скобельцына МГУ создали технологию выявления примесей тяжелых металлов в воде. Инновационный подход, сочетающий наносенсорику и машинное обучение, даст возможность предприятиям проводить оценку качества очистки промышленных сточных вод всего за несколько минут. Исследование, получившее поддержку Российского научного фонда (№ 22-12-00138-П), опубликованы в журнале Q1 Scientific Reports.
Технология базируется на использовании углеродных точек – уникальных наносенсоров, полученных гидротермальным методом из лимонной кислоты и этилендиамина. Люминесцентные характеристики этих сенсоров зависят от определенных компонентов водной смеси, что позволяет с высокой точностью установить её химический состав. Существенной трудностью при работе являлся большой перечень веществ, которые необходимо учитывать при анализе примесей.
«Когда в растворе присутствует только один ион, построение калибровочной кривой позволяет определить его концентрацию. Однако, при введении в раствор дополнительных катионов, относящихся к другим химическим элементам, задача существенно усложняется, и стандартные методы оказываются неэффективными, – рассказал научный сотрудник Лаборатории адаптивных методов обработки данных Научно-исследовательского института ядерной физики имени Д.В. Скобельцына МГУ Кирилл Лаптинский. – В рассматриваемом нами случае мы анализировали семь параметров – шесть различных катионов и один нитрат-анион. В подобных ситуациях приходится использовать методы машинного обучения ».
В рамках исследования применялись нейронные сети, отличающиеся разнообразием архитектур, включая сверточные сети и сеть Колмогорова-Арнольда, представленную в 2024 году. Для решения поставленной задачи студенты, аспиранты и сотрудники лаборатории в течение двух месяцев сформировали обширную базу данных, включающую свыше 7000 двухмерных карт люминесценции растворов углеродных точек с солями соответствующих металлов.
Разработанный метод позволяет выявлять и измерять концентрацию шести катионов – меди, алюминия, никеля, свинца, кобальта и хрома – в жидких средах. Указанные металлы используются в процессе изготовления печатных плат, востребованных в микроэлектронной промышленности.
Предлагаемый метод объединяет оперативность измерений и доступность оборудования, что позволяет избежать трудозатрат и расходов, характерных для традиционного химического анализа. Также в исследовании продемонстрировано, что нейронные сети можно без труда адаптировать для идентификации других примесей, без необходимости создания новой базы данных.
Разработанная технология позволяет сократить время и расходы, связанные с оценкой загрязнения воды, что выгодно для предприятий.
Информация предоставлена пресс-службой МГУ