중국과학원 허페이물리과학연구소 연구팀은 지표수의 자외선-가시 스펙트럼(UV-Vis)과 근적외선(NIR) 스펙트럼의 데이터를 융합해 지표수 수질을 빠르고 정확하게 감지할 수 있는 새로운 방법을 발표했다.

화학 및 고분자 공학 분야 학술지인 『스펙트로키미카 액타 파트 A : 분자 및 생체 분자 분광학(Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy)』에 발표된 이 연구의 목표는 지표수 수질 오염의 예방과 통제에서 중요한 수질 매개변수의 실시간 모니터링을 가능하게 하는 것이다.

화학적 산소요구량(COD), 암모니아성 질소(AN) 및 총 질소(TN)는 지표수 수질의 오염 정도를 평가하는 데 사용되는 주요 지표이다. 기존의 화학 물질 검출 방법과 비교해 UV-Vis 및 NIR 스펙트럼은 수질 모니터링에서 상당한 이점을 제공하는 빠르고 단순한 다중 구성 요소 분석 기술을 제공한다.

연구팀은 수질 감지를 위한 스펙트럼 방법의 정확도를 개선하기 위해 UV-Vis 및 NIR 스펙트럼 데이터(UV-Vis-NIR)를 융합해 감지 방법을 개발했다. 또한 스펙트럼 데이터를 수집하고 오염 정도가 다른 70개의 강에서 샘플을 채집해 화학적 측정을 수행했다.

UV-Vis 및 NIR 스펙트럼을 결합하고 다양한 변수 선택 알고리즘을 사용해 지표수 수질 오염 지표에 UV-Vis-NIR 융합 모델을 최적화했다.

결과는 UV-Vis-NIR 데이터 융합 방법이 단일 스펙트럼 기술을 사용하는 것에 비해 지표수에서 COD, AN 및 TN의 스펙트럼 예측 정확도를 크게 향상시키는 것으로 나타났다.

또한 이 방법은 다양한 최적화 조건에서 더 높은 안정성을 보여 단일 분광 기술로 얻은 결과보다 더 개선된 감지 결과를 보장하는 것으로 나타났다.

이 연구는 수질 평가를 위한 온라인 스펙트럼 모니터링 기술의 향후 적용에 대한 흥미로운 전망을 제공한다.

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Multi-sensor Fusion Models Enable Fast and Accurate Detection of Surface Water Quality

A research team at the Hefei Institutes of Physical Science of the Chinese Academy of Sciences has proposed a new strategy for rapid and accurate detection of surface water quality by fusing the data from the ultraviolet-visible spectra (UV-Vis) and near-infrared (NIR) spectra of surface water.

The study, published in Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, aims to enable real-time monitoring of water quality parameters, which is crucial for the prevention and control of surface water pollution.

Chemical oxygen demand (COD), ammonia nitrogen (AN) and total nitrogen (TN) are key indicators used to assess the extent of surface water pollution. Compared to traditional chemical detection methods, UV-Vis and NIR spectra provide fast, simple, and multi-component analysis techniques that have significant advantages in water quality monitoring.

To improve the accuracy of spectral methods for water quality detection, the researchers developed a detection strategy by fusing UV-Vis and NIR spectral data (UV-Vis-NIR). They collected spectral data and performed chemical determinations on 70 river samples with varying degrees of contamination.

By combining UV-Vis and NIR spectra and using different variable selection algorithms, they optimized the UV-Vis-NIR fusion models for surface water pollution indicators.

The results showed that the UV-Vis-NIR data fusion strategy significantly improved the spectral prediction accuracy of COD, AN, and TN in surface water compared to using a single spectral technique.

Furthermore, this method showed better stability under different optimization conditions, ensuring more robust detection results than those obtained with single spectroscopic techniques.

This study provides an exciting perspective for the future application of online spectral monitoring technology for water quality assessment.

[출처 = Chinese Academy of Sciences(https://english.cas.cn/newsroom/research_news/phys/202307/t20230713_333516.shtml) / 2023년 7월 12일]

[번역 = 배민지 차장]