废水微塑料检测将改变整个行业
废水中的微塑料污染已成为全球环境监测的核心议题。污水处理厂既是拦截微塑料进入水体的关键屏障，也可能成为其释放进入自然栖息地的通道。因此，准确刻画废水中微塑料的特征，对于评估处理效率、满足监管要求以及评估环境风险都至关重要。一项新方案显示，借助 LUMOS II 红外激光成像显微镜与 ParticlePlus 方法，研究人员能够在短短二十五分钟内，对一份废水进水样品的整张滤膜完成全自动分析，这标志着微塑料检测正在迎来一场效率革命。 废水样品的分析向来困难重重。样品中充斥着大量非聚合物颗粒，例如有机物、纤维素以及矿物碎屑，它们在形状、尺寸或光谱特征上与微塑料极为相似，极易造成误判。因此，常规分析必须同时满足两个要求：既要能在复杂基质中准确识别聚合物种类，又要具备高通量能力以支撑大批量监测。这正是传统方法长期难以突破的瓶颈，也是此次技术升级的意义所在。 在这项研究中，科研团队使用 LUMOS II 红外激光成像显微镜配合专用程......阅读全文
废水微塑料检测将改变整个行业
废水中的微塑料污染已成为全球环境监测的核心议题。污水处理厂既是拦截微塑料进入水体的关键屏障，也可能成为其释放进入自然栖息地的通道。因此，准确刻画废水中微塑料的特征，对于评估处理效率、满足监管要求以及评估环境风险都至关重要。一项新方案显示，借助 LUMOS II 红外激光成像显微镜与 Partic
安捷伦－LDIR－激光红外成像技术革新环境样品微塑料检测
近日，卡塔尔大学环境科学中心的 S. Veerasingam 教授团队在 “Talanta” 科学杂志上发表了题为“Laser Direct Infrared Spectroscopy: A cutting-edge approach to microplastic detection in e
微塑料识别难题，正被－FTIR－显微成像自动化解决
微塑料被认为是最普遍的环境污染物之一。它们出现在水体、空气与食物链中，引发了多方面的担忧。这促使全球多个环境污染监管机构，着手建立微塑料分类的方法与限值。但这类污染物尺寸小、种类多、维度复杂。因此，要建立合适的表征方法，挑战相当大。美国加州州立水资源控制委员会对饮用水中的微塑料给出了一份工作定义。它
机器学习模型可识别乳房病变风险
美国研究人员近日在《放射学》杂志线上版发表文章称，他们开发出一种机器学习工具，可以确定哪些高危乳房病变可能会变成癌症，从而帮助医生作出正确的治疗决策，减少不必要的手术。 乳房病变是一种女性常见疾病，而高危乳房病变有很大几率转变成癌症。正是由于这种风险，手术切除病变组织通常被认为是首选治疗方案。
应用案例分享－|－安捷伦－8700－LDIR－红外成像快速检测婴儿配方奶粉微塑料
微塑料是指粒径低于 5mm 的塑料颗粒。科研人员已经在海鲜、饮用水、水果、蔬菜、日常调味品、以及饮料和婴儿配方奶粉中都检测到微塑料的身影。在 2022 年发表的一项研究中表明每克婴儿配方奶粉中检出约 17.3 个微塑料，其中聚氨酯和聚酰胺占检出微塑料总数的 67%。日前，安捷伦公司利用 8700 L
光谱成像技术创新应用快讯（SpectrAPP）—－微塑料分类检测
2004年，《Science》杂志发表了关于海洋水体和沉积物中塑料碎片的论文，首次提出了“微塑料”的概念。作为一种普遍存在的全球污染物，微塑料对人类健康构成潜在的威胁。《Environment International》甚至刊登论文，报告了科学家们首次在人类婴儿胎盘中发现了微型塑料颗粒的现
机器学习算法赋能二维材料识别和检测方面取得进展
近日，中国科学院上海光学精密机械研究所研究员王俊团队在基于机器学习算法实现二维材料层数识别和物性检测方面取得进展，相关文章以Thickness Determination of Ultrathin 2D Materials Empowered by Machine Learning Algorit
近红外光谱技术结合机器学习在检测水稻纹枯病发病先...
近红外光谱技术结合机器学习在检测水稻纹枯病发病先兆上的应用Plant Phenomics | 使用光谱特征和机器学习检测水稻纹枯病的发病先兆 植物病害的诊断是一个费时费力的过程，往往需要专业人员调查田间环境下的病害症状或在实验室环境下进行病原体鉴定。一旦发现了病害，留给田间管理者的可选方案将十分有
ThermoInspector红外热成像监测方案
1 方案简介ThermoInspector是用于热监控、分析和评估的自动化检测系统。可用于材料（如塑料、金属等）、生物、化学过程等及相应制造业等领域的工控、安防、质量控制监测和过程监测控制，如焊接、加热、冷却、锻接、生物发酵等，可实时测量，记录和评估热信息，并与现有的机器控制系统和PLC配合使用。T
机器学习“万里挑一”识别高性能化合物
美国能源部劳伦斯伯克利国家实验室与多家合作机构共同演示了一种机器学习技术，旨在发现适用于薄膜电容器的新型材料。这一进展对于电气化和可再生能源技术来说至关重要，因为薄膜电容器是这些领域中不可或缺的组件。研究团队使用这项技术从接近5万种化学结构中筛选出了一种性能破纪录的化合物。研究成果发表在最新的《自然
国际最新研究：机器学习方法可帮助识别人造毒品
施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-机器智能》发表一篇计算生物学研究论文称，科研人员发现一种自动化、生成式的机器学习方法，可以仅利用质谱就确定未知的新型精神药物(又称人造毒品)的化学结构，了解这些结构能帮助法医实验室更快识别出疑似的人造毒品。 该论文指，每年有大
国际最新研究：机器学习方法可帮助识别人造毒品
施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-机器智能》发表一篇计算生物学研究论文称，科研人员发现一种自动化、生成式的机器学习方法，可以仅利用质谱就确定未知的新型精神药物(又称人造毒品)的化学结构，了解这些结构能帮助法医实验室更快识别出疑似的人造毒品。 该论文指，每年有大
研究提出可用于癌症驱动基因识别的图机器学习模型
当前，全球癌症患者数量呈逐年上升趋势。癌症驱动基因识别在探讨癌症的发生机制中扮演着重要角色，能够为个性化精准治疗提供策略。而现有方法在泛化性和可解释性方面面临挑战。中国科学院新疆理化技术研究所科研团队与合作者，提出了可用于癌症驱动基因识别的图机器学习模型。这一模型融合人工智能与生物医学的优势，具备可
欧盟发布《饮用水中微塑料检测指令》新规，岛津光谱技术应对有妙招
1《欧盟饮用水中微塑料检测指令》（EU）2024/14412024年3月11日，欧盟委员会通过了指令（EU）2024/1441，制定了一种测量人类饮用水中微塑料的方法，作为对欧盟饮用水指令(EU) 2020/2184的补充。 上图信息来源于欧盟委员会的官方文件：https://eur-lex.eu
非接触亚微米分辨红外拉曼同步测量在解决微塑料监测...
非接触亚微米分辨红外拉曼同步测量在解决微塑料监测难题的应用近年来，塑料污染在水环境(海洋和淡水)中的问题日益严重，得到广泛报道和关注。据《Science》杂志研究报告，2010 年全球192 个沿海国家和地区共制造2.75 亿吨塑料垃圾，其中约有800 万吨排入海洋，并且塑料垃圾数量不断增多，到
使用显微红外分析微塑料的操作流程
介绍微塑料正成为一个重大的全球环境问题。定期、有新闻价值的重大研究揭示，塑料和微塑料存在于偏远的地理位置，或作为污染物存在于不同消费品（特别是食品和饮料）中以及海洋生物消化系统内。微塑料的来源可能是初生微塑料，即专门设计或制造成小尺寸的材料，或者从较大材料开始但在环境中分解成较小碎片的次生微塑料。最
使用显微红外分析微塑料的操作流程
环境中大量的塑料污染是一个看得见的重大问题，亟待解决。小尺寸的微塑料人眼并不能看到，但它对水生和海洋物种的健康有着重要影响，并且最终可能会进入人类食物链。 分析含有微塑料的环境样品对确定其普遍性及其影响至关重要。一系列的分析技术已应用于微塑料的分析。在所采用的技术中，红外（IR）光谱分析，更具体而言
一周“塑”递－|－如何准确分析瓶装饮用水中的微塑料？
随着塑料产量的指数级增长，环境中的塑料污染问题也随之加剧。大多数塑料会分解成更小的碎片（粒径小于 5mm 的塑料颗粒被称作微纳塑料），从而更容易被生物摄入。据报道，由于废弃物管理不当和普遍存在的塑料污染，微塑料如今已广泛存在于各类环境中。但是，微塑料的膳食暴露途径仍尚不明确。最近的研究对 259 个
大尺寸微塑料样品的ATR红外光谱法检测
如果利用常规的透射法对大尺寸（肉眼可见）的微塑料进行定性，需要对样品进行破坏（热压膜或者溶解后涂抹法），无法做到原位检测。借助ATR（衰减全反射）法，可以直接、原位地对样品进行检测。本文介绍了利用Frontier红外光谱仪对微塑料样品进行ATR-红外光谱法检测的实例。- 适于大尺寸微塑料（> 100
微型机器人能清理微塑料和细菌
研究人员设计了一群微型球形机器人来收集细菌和小塑料片。图片来源：美国化学会当旧食品包装、废弃的儿童玩具和其他管理不当的塑料废物分解成微塑料时，会变得更难以被清除。在美国化学会新一期《ACS·纳米》上发表的一项研究中，捷克研究人员描述了一群微型机器人，可从水中捕获塑料碎片和细菌。随后，机器人还能被净化
微型机器人能清理微塑料和细菌
研究人员设计了一群微型球形机器人来收集细菌和小塑料片。图片来源：美国化学会当旧食品包装、废弃的儿童玩具和其他管理不当的塑料废物分解成微塑料时，会变得更难以被清除。在美国化学会新一期《ACS·纳米》上发表的一项研究中，捷克研究人员描述了一群微型机器人，可从水中捕获塑料碎片和细菌。随后，机器人还能被净化
机器学习模型首次在太空检测云层变化
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/8/505829.shtm
智驭微界－|－8700－LDIR红外成像利用智能化谱库精准区分微塑料样品中的相似物
随着科研人员对微塑料研究的深入，如何准确快速地实现微塑料样品的全自动定性定量分析引起了更多的关注。鉴于微塑料聚合物颗粒间的化学结构高度相似，导致红外谱图极易混淆，利用谱库的自动算法将彼此准确的区分是一个非常大的挑战。安捷伦 8700 LDIR 红外成像系统利用 Clarity 软件搭配的智能化谱库，
从此告别复杂分析，安捷伦铝膜原位测试方案让微塑料检测轻松易行！
为了进一步解决微塑料测试过程中操作复杂耗时的问题，且实现环境样品大规模实时监测研究的可行性，安捷伦最新推出了 8700 LDIR 红外成像搭配镀铝滤膜（0.8um， 25mm）进行微塑料原位分析的解决方案。该方案在保证测试结果精确度的同时，将进一步简化用户样品前处理的工作流程。镀铝滤膜安装及过滤流程
岛津红外拉曼光谱耦合技术——开启微塑料检测的多维度视角
根据欧盟《饮用水中微塑料检测指令》（EU）2024/1441新规，分子振动光谱技术（红外光谱、拉曼光谱）被用于鉴别微塑料的聚合物种类，要求红外或拉曼光谱设备至少能够有效测定20 μm尺寸的微小样品。岛津推出的AIRsight红外拉曼显微镜，采用先进的红外拉曼光谱耦合技术，以其创新性设计、高度自动化
机器学习方法可识别未上市人造毒品，包含十亿药物结构
11月15日发表一项研究获得突破！研究团队创造了一种机器学习方法，可以仅利用质谱就确定未知的新型人造毒品的化学结构，了解这些结构能帮助法医实验室更快识别出疑似的人造毒品。加拿大英属哥伦比亚大学研究人员迈克尔·斯金奈德及其同事，此次使用全球各地法医实验室众包的保密数据，训练了一个机器学习模型。他们所使
新污染物检测特色分析技术——红外拉曼显微镜助力微塑料化学成像可视化分析
微塑料微塑料是指直径小于5mm的塑料碎片和颗粒。近年来，以微塑料为代表的新型污染物受到的关注度持续提升，已经有大量研究报道，微塑料对海洋生态以及生物和人类健康存在持久的、确定和不确定的危害。随着微塑料污染关注度的提升和其生态效应研究的深入，也对其研究手段也提出了更高的需求。化学成像是将具有空间分辨能
近红外成像技术促进机器视觉的新发展
习惯上机器视觉被定义为：用于检查、过程控制及自动导航的电子成像。在机器视觉应用中，计算机（不是人类）使用成像技术来捕获图像作为输入来实现提取和传递信息输出的目的。据麦姆斯咨询报道，除传统工业应用，先进驾驶辅助系统（ADAS）、增强现实和虚拟现实（AR/VR）技术及智能安全系统的机器视觉能力均要求使用
红外测油仪在废水监测中的应用
1、前言 目前，污染水的油主要有两种：一种是矿物油或原油的液体部分，另外一种则是植物和动物的脂肪，这种油主要是由不同链长的甘油和脂肪酸之间形成的甘油三酸酸脂所组成的。水的密度比油大，油往往是浮在水面之上，不与水混合。因此，就影响到了水中氧的交换。水中油含量是环境评价的重要指标。水中的微生物在分解水中
微塑料的来源、危害和检测
泡茶是很多人都有的生活习惯，尤其是在办公或外出时，会喜欢用袋装的茶叶来代替散装的茶叶。近日据CNN报道，加拿大研究人员们对四种不同塑料茶包放入开水中的效果进行了研究。结果发现，仅一个塑料茶包就释放出116亿个微塑料颗粒，以及31亿个更小的纳米塑料颗粒。 微塑料的来源 微塑料的检测 随着人类频繁地