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江苏大学张祯团队ES&T：砷污染的应急响应监测——通过机器学习驱动的荧光传感器阵列实现砷形态的同时快速识别

环境人Environmentor 2025-11-18 10:06
文章摘要
本研究针对突发性水体砷污染事件中缺乏快速现场检测方法的瓶颈问题，开发了一种基于铁基金属有机框架材料的荧光传感器阵列。通过集成支持向量机等机器学习算法，实现了亚砷酸盐、砷酸盐、单甲基砷酸盐和二甲基砷酸盐四种砷形态的快速识别与定量预测。该技术突破了传统实验室分析方法在便携性和检测速度上的限制，为水质应急监测提供了可靠平台。虽然传感器在灵敏度方面存在局限，但其在现场快速检测方面的独特优势使其在资源匮乏环境中具有重要应用价值。
江苏大学张祯团队ES&T：砷污染的应急响应监测——通过机器学习驱动的荧光传感器阵列实现砷形态的同时快速识别
查看文献： Enabling Emergency Response to Arsenic Contamination: Simultaneous and Rapid Identification of Arsenic Speciation by a Machine Learning-Driven Fluorescent Sensor Array
查看期刊： 环境科学与技术
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