Оптика и спектроскопия
Авторам
Вышедшие номера
- 2024
- 2023
- 2022
- 2021
- 2020
- 2019
- 2018
Диагностика вредных примесей в водных средах с помощью спектроскопических методов и алгоритмов машинного обучения
Переводная версия: 10.61011/EOS.2023.06.56664.106-23 
Грант президента РФ на поддержку молодых российских ученых и ведущих научных школ, МК-2143.2022.4
1Научно-исследовательский институт ядерной физики им. Д.В. Скобельцына Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова, Москва, Россия 
2Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова (физический факультет), Москва, Россия
2Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова (физический факультет), Москва, Россия
Email: laptinskiy@physics.msu.ru, sergey.burikov@gmail.com, oe.sarmanova@physics.msu.ru, alexey.vervald@physics.msu.ru, plastinin_ivan@mail.ru, tdolenko@mail.ru
Поступила в редакцию: 30 ноября 2022 г.
В окончательной редакции: 13 января 2023 г.
Принята к печати: 17 января 2023 г.
Выставление онлайн: 19 июля 2023 г.
Представлены результаты разработки метода диагностики 8-компонентных водных растворов, содержащих катионы лития, аммония, железа (III), никеля, меди и цинка, а также сульфат- и нитрат-анионы, по спектрам ИК поглощения и спектрам оптической плотности с помощью искусственных нейронных сетей. Применение искусственных нейронных сетей к полученным массивам спектроскопических данных позволило обеспечить одновременное определение исследуемых ионов в многокомпонентной смеси с точностью, удовлетворяющей потребности экологического мониторинга природных и сточных вод, а также диагностики технологических сред. Ключевые слова: диагностика водных сред, спектроскопия, ИК спектроскопия, спектроскопия поглощения, методы машинного обучения, нейронные сети.
- Всемирная программа ЮНЕСКО по оценке водных ресурсов. [Электронный ресурс]. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000215644
- Федеральная служба по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (Росгидромет). Официальный сайт. [Электронный ресурс]. https://www.meteorf.gov.ru/upload/iblock/981/2022-%D1% 84%D0%B5%D0%B2%D1%80%D0%B0%D0%BB% D1%8C-%D0%BC%D0%B5%D1%81%D1%8F%D1%87% D0%BD%D1%8B%D0%B9%20%D0%BE%D0%B1%D0% B7%D0%BE%D1%80%20%D0%BF%D0%BE%20%D0% A0%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B9%D1% 81%D0%BA%D0%BE%D0%B9%20%D0%A4%D0%B5% D0%B4%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%86%D0%B8% D0%B8.docx
- A.Q. Alorabi, M. Abdelbaset, S.A. Zabin. Chemosensors, 8 (1), 1 (2019). DOI: 10.3390/chemosensors8010001
- А.В. Мочалов. Современные наукоемкие технологии, 8 (2), 333 (2013)
- I. Isaev, N. Trifonov, O. Sarmanova, S. Burikov, T. Dolenko, K. Laptinskiy, S. Dolenko. SPIE Proceedings, 11458, 1 (2020). DOI: 10.1117/12.2564398
- P.S. Fomina, M.A. Proskurnin, B. Mizaikoff, D.S. Volkov. Critical Reviews in Analytical Chemistry, 1 (2022). DOI: 10.1080/10408347.2022.2041390
- S. Dolenko, A. Efitorov, S. Burikov, T. Dolenko, K. Laptinskiy, I. Persiantsev. Engineering Applications of Neural Networks, 109, 1 (2015). DOI: 10.1007/978-3-319-23983-5_11
- S.A. Burikov, T.A. Dolenko, V.V. Fadeev, A.V. Sugonyaev. Pattern Recognition and Image Analysis, 17 (4), 554 (2007). DOI: 10.1134/s1054661807040141
- Y. LeCun, Y. Bengio, G. Hinton. Nature, 521 (7553), 436 (2015). DOI: 10.1038/nature14539
- D. Ferguson, A. Henderson, E.F. McInnes, R. Lind, J. Wildenhain, P. Gardner. The Analyst, 147 (16), 3709 (2022). DOI: 10.1039/d2an00775d
- T.A. Dolenko, S.A. Burikov, E.N. Vervald, A.O. Efitorov, K.A. Laptinskiy, O.E. Sarmanova, S.A. Dolenko. Laser Physics, 27 (2), 025203 (2017). DOI: 10.1088/1555-6611/aa51a7
- Л.Ф. Долина. Современная техника и технологии для очистки сточных вод от солей тяжелых металлов (Континент, Днепропетровск, 2008)
- И.В. Гердова, С.А. Доленко, Т.А. Доленко, И.Г. Персианцев, В.В. Фадеев, И.В. Чурина. Изв. РАН. Серия физическая, 66 (8), 1116 (2002)
- M. Bravo, A.C. Olwiert, B. Oelckers. J. Chilean Chem. Society, 54 (1), 1 (2009). DOI: 10.4067/s0717-97072009000100022
- M. Malik, K.H. Chan, G. Azimi. RSC Advances, 11 (45), 28014 (2021). DOI: 10.1039/d1ra03962h
- C.L. Aravinda, S.M. Mayanna, V.S. Muralidharan. J. Chem. Sciences, 112 (5), 543 (2000). DOI: 10.1007/bf02709287
- C. Loures, M. Alc\^antara, H. Filho, A. Teixeira, F. Silva, T. Paiva, G. Samanamud. Intern. Rev. Chem. Engineering, 5 (2) 102 (2013). DOI: 10.15866/ireche.v5i2.6909
- W. Mantele, E. Deniz. Spectrochimica Acta, Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 173, 965 (2017). DOI: 10.1016/j.saa.2016.09.037
- P. Verma, A. Kundu, M. Puretz, C. Dhoonmoon, O. Chegwidden, C. Londergan, M. Cho. J. Phys. Chem. B, 122 (9), 2587 (2017). DOI: 10.1021/acs.jpcb.7b09641
- S.A. Burikov, T.А. Dolenko, V.V. Fadeev, I.I. Vlasov. Laser Physics, 17 (9), 1255 (2007). DOI: 10.1134/S1054660X0710012X
- S.A. Burikov, T.A. Dolenko, V.V. Fadeev, A.V. Sugonyaev. Laser Physics, 15 (8), 1 (2005)
- D. Goebbert, E. Garand, T. Wende, R. Bergmann, G. Meijer, K. Asmis, D. Neumark. J. Phys. Chem. A, 113 (26), 7584 (2009). DOI: 10.1021/jp9017103
- N. Kitadai, T. Sawai, R. Tonoue, S. Nakashima, M. Katsura, K. Fukushi. J. Solution Chemistry, 43 (6), 1055 (2014). DOI: 10.1007/s10953-014-0193-0
- S.A. Burikov, S.A. Dolenko, T.A. Dolenko, I.G. Persiantsev. Optical Memory and Neural Networks (Information Optics), 19 (2), 140 (2010). DOI: 10.3103/S1060992X10020049
- S.A. Dolenko, S.A. Burikov, T.A. Dolenko, I.G. Persiantsev. Pattern Recognition and Image Analysis, 22 (4), 551 (2012). DOI: 10.1134/S1054661812040049
- Техническое описание метода Dropout [Электронный ресурс]. https://pgaleone.eu/deep-learning/regularization/ 2017/01/10/anaysis-of-dropout/\#fnref:1
- Техническое описание метода Adam [Электронный ресурс]. https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/ optimizers/Adam
Подсчитывается количество просмотров абстрактов ("html" на диаграммах) и полных версий статей ("pdf"). Просмотры с одинаковых IP-адресов засчитываются, если происходят с интервалом не менее 2-х часов.
Дата начала обработки статистических данных - 27 января 2016 г.
