जल में परफ्लोरोआल्काइल पदार्थों की मात्रात्मक स्क्रीनिंग के लिए गहरे-सीखने-सहायता प्राप्त फ्लोरोसेंस सेंसर एरे

परफ्लोरोआल्काइल पदार्थों (PFASs) से उत्पन्न गंभीर पर्यावरणीय और स्वास्थ्य जोखिमों के साथ पारंपरिक पहचान तरीकों की सीमाओं ने कुशल विश्लेषणात्मक प्लेटफार्म विकसित करने की तात्कालिक आवश्यकता को उजागर किया है। हालांकि, जटिल सिस्टम में कई PFAS लक्ष्यों की समानांतर मात्रात्मकता को सरल संचालन के साथ करना एक चुनौती बनी हुई है। यहाँ हम एक सेंसिंग प्लेटफ़ॉर्म प्रस्तुत करते हैं जो जल में कई PFAS की मात्रात्मक स्क्रीनिंग के लिए एक फ्लोरोसेंस सेंसर एरे और गहरे सीखने के एल्गोरिदम को एकीकृत करता है। यह दृष्टिकोण विभिन्न PFAS प्रजातियों द्वारा व्यक्तिगत एरे तत्वों (अर्थात्, फ्लोरोसेंट रंग) के फ्लोरोसेंस उत्सर्जन पर उत्पन्न होने वाले विशिष्ट क्वेंचिंग प्रभावों का लाभ उठाता है। शेष न्यूरल नेटवर्क एल्गोरिदम का उपयोग करके सूचना-समृद्ध त्रि-आयामी फ्लोरोसेंस स्पेक्ट्रा की विशेषता व्याख्या के माध्यम से, प्लेटफॉर्म ने जटिल जल नमूनों में पांच प्रकार के PFASs की समानांतर और व्यापक मात्रात्मकता प्राप्त की। यह नवोन्मेषी रणनीति न केवल कई PFAS विश्लेषण के लिए एक सरल और त्वरित विधि प्रदान करती है बल्कि विश्लेषणात्मक संवेदन की विधिक सीमाओं का भी विस्तार करती है।