Details
| Title | Диагностика вредных примесей в водных средах с помощью спектроскопических методов и алгоритмов машинного обучения // Оптика и спектроскопия. – 2023. – С. 810-816 |
|---|---|
| Creators | Лаптинский К. А.; Буриков С. А.; Сарманова О. Э.; Вервальд А. М.; Утегенова Л. С.; Пластинин И. В.; Доленко Т. А. |
| Imprint | 2023 |
| Collection | Общая коллекция |
| Subjects | 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 |
| UDC | 535.33; 502/504 |
| LBC | 22.344; 20.1 |
| Document type | Article, report |
| File type | Other |
| Language | Russian |
| DOI | 10.21883/OS.2023.06.55915.106-23 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
| Record key | RU\SPSTU\edoc\71761 |
| Record create date | 9/26/2023 |
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.
Access count: 21
Last 30 days: 2
