Детальная информация

Название: Диагностика вредных примесей в водных средах с помощью спектроскопических методов и алгоритмов машинного обучения // Оптика и спектроскопия. – 2023. – С. 810-816
Авторы: Лаптинский К. А.; Буриков С. А.; Сарманова О. Э.; Вервальд А. М.; Утегенова Л. С.; Пластинин И. В.; Доленко Т. А.
Выходные сведения: 2023
Коллекция: Общая коллекция
Тематика: Физика; Спектроскопия; Экология; Загрязнение окружающей среды; спектроскопические методы; алгоритмы машинного обучения; водные среды; вредные примеси; диагностика вредных примесей; ИК спектроскопия; нейронные сети; диагностика водных сред
УДК: 535.33; 502/504
ББК: 22.344; 20.1
Тип документа: Статья, доклад
Тип файла: Другой
Язык: Русский
DOI: 10.21883/OS.2023.06.55915.106-23
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Ключ записи: RU\SPSTU\edoc\71761

Разрешенные действия: Посмотреть

Аннотация

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.

Статистика использования

stat Количество обращений: 11
За последние 30 дней: 1
Подробная статистика