Простой и высокоточный pH

Том 12 научных отчетов, номер статьи: 22584 (2022) Цитировать эту статью

1578 Доступов

1 Цитаты

10 Альтметрика

Подробности о метриках

Многочисленные научные, медицинские и промышленные применения проявляют растущий интерес к разработке недорогих и высокоточных оптических датчиков pH, охватывающих широкий диапазон pH. Несмотря на серьезные усилия, развитие высокой точности и экономической эффективности остается сложной задачей. С этой точки зрения мы представляем реализацию метода машинного обучения на обычной бумаге по pH для точной оценки значения pH. Кроме того, мы разрабатываем простое, гибкое и бесплатное точное мобильное приложение на основе алгоритма машинного обучения для прогнозирования точного значения pH раствора с использованием доступной коммерческой бумаги для определения pH. Общие условия освещения изучались при различной интенсивности освещения: 350, 200 и 20 люкс. Модели обучались по 2689 экспериментальным значениям без специального инструментального контроля. Диапазон pH 1:14 охватывает интервал ~0,1 значения pH. Результаты показывают значительную связь между значениями pH и красным и зеленым цветом, в отличие от плохой корреляции синего цвета. Модель K Neighbours Reressor повышает линейность и демонстрирует значительный коэффициент детерминации 0,995 в сочетании с наименьшими ошибками. Было разработано бесплатное, общедоступное онлайн-приложение и мобильное приложение, позволяющее с высокой точностью оценить значение pH в зависимости от цветового кода RGB типичной pH-бумаги. Наши открытия могут заменить более дорогие pH-приборы с использованием портативных pH-метров и интеллектуальную систему для смартфонов для всех, даже для шеф-повара на кухне, без необходимости проведения дополнительных дорогостоящих и трудоемких экспериментальных работ.

Значение pH различных растворов является особенно важным моментом для определения оптимальных условий и контроля качества для промышленных, биологических, химических и экологических исследований, как для наружного, так и для внутреннего применения1,2. Концентрацию ионов водорода [H+] обозначают по шкале pH от 0 до 14, а большинство методов обнаружения сложны, дороги и трудоемки, например, микроэлектроды3, кислотный индикатор4, потенциометрическое титрование1, применение колориметрических и флуоресцентных зондов5,6, 7,8,9,10. В настоящее время потенциометрические измерения являются наиболее распространенным методом определения pH. При этом pH раствора можно рассчитать путем измерения разного напряжения между электродами потенциометрического устройства11. Несмотря на высокую точность обычных потенциометрических устройств, процесс их эксплуатации и калибровки более сложен и дорог, что неприменимо для внутренних или наружных целей. Однако простые и доступные pH-полоски используются в качестве альтернативного метода визуального определения pH, но полоски дают менее точные результаты.

С другой стороны, методы машинного обучения (МО) дают алгоритмам возможность прогнозировать новые значения на основе обучающих данных, полученных в экспериментах с использованием искусственного интеллекта (ИИ). Таким образом, существует множество алгоритмов регрессии или классификации для МО, которые зависят от гиперпараметров и механизмов достижения своих целей и обеспечивают высокую производительность планирования12. МО используется в таких областях химии, как химические открытия13, молекулярные представления14, синтетическая химия15, химия материалов16, исследования в области химии воды17,18 и загрязнение воды19.

Здесь метод ML использовался для повышения точности обычной pH-бумаги. Модели ML были обучены на 2689 экспериментальных данных, охватывающих весь диапазон pH. Кроме того, мы разработали мобильное/веб-приложение на основе алгоритмов машинного обучения для прогнозирования значений pH. Таким образом, разработанное приложение может работать на мобильных устройствах, которые можно использовать в качестве портативных устройств для любого человека (будь то химик или нет) без дополнительных затрат, быстрого реагирования и применимо для различных приложений.