Xác định đồng thời các ion kim loại nặng trong mẫu nước bằng quang phổ kết hợp học máy

Các tác giả

  • Nguyen Thi Lan Anh Viện Vật liệu, Sinh học và Môi trường/Viện Khoa học và Công nghệ quân sự
  • Bui Phuong Thi Khoa Hóa học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội
  • Do Thi Nhat Quyen Khoa Hóa học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội
  • Vu Quynh Thu Khoa Hóa học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội
  • Nguyen Thu Huong Viện Vật liệu, Sinh học và Môi trường/Viện Khoa học và Công nghệ quân sự
  • Khuat Hoang Binh Viện Vật liệu, Sinh học và Môi trường/Viện Khoa học và Công nghệ quân sự
  • Khong Manh Hung Viện Vật liệu, Sinh học và Môi trường/Viện Khoa học và Công nghệ quân sự
  • Nguyen Chi Thanh Viện Công nghệ thông tin và Điện tử, Viện Khoa học và Công nghệ quân sự
  • Ta Thi Thao Khoa Hóa học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội

Từ khóa:

Tóm tắt

Trong nghiên cứu này, việc xác định đồng thời Co, Cd, Ni, Cu và Pb được thực hiện bằng cách tạo phức màu với resorcinol 4-(2-pyridylazo) trong dung dịch nước kết hợp với phương pháp học máy. Một mạng lưới nơ-ron nhân tạo và hồi quy tuyến tính đa biến bình phương nhỏ nhất một phần để phân tích hỗn hợp kim loại đã được phát triển. MATLAB là một phần mềm mạnh mẽ của chương trình học máy được sử dụng để hỗ trợ tính toán và hiển thị ma trận. Lợi ích của MATLAB trong việc xây dựng mô hình học máy cho phép phân tích nhanh chóng và hiệu quả đối với các mẫu có nhiều thành phần trong hỗn hợp mà không cần phân tách và làm giàu. Kết quả phân tích Ni2+, Pb2+ và Cd2+ bằng phương pháp phân tích kết hợp thuật toán bình phương tối thiểu một phần- PLS và mạng nơ ron thần kinh nhân tạo-ANN có độ nhạy và chính xác cao khi xác định đồng thời nồng độ các ion này trong hỗn hợp tổng hợp với hệ số hồi quy cao lần lượt là 0,993, 0,997, 0,997. Đối với Cu2+ và Co2+, độ chính xác cao hơn khi chỉ sử dụng phương pháp ANN.

Lượt tải

Chưa có dữ liệu tải xuống.

Đã Xuất bản

2024-05-19

Số

Chuyên mục

Hóa học, Sinh học & Môi trường