Характеристика и идентификация микропластика с помощью рамановской спектроскопии в сочетании с многомерным анализом

Производство и использование пластмассовых изделий привели к выбросу и широкому распространению огромного количества микропластика. Идентификация и количественная оценка микропластика затруднены из-за его малого размера и сложного состава. Хотя для анализа микропластика применяют колебательную спектроскопию, её надёжность и пропускная способность ограничены сложностью ручного распознавания происходящих изменений и отсутствием автоматизированной модели классификации микропластика на основе спектров. В настоящем исследовании рамановскую спектроскопию в сочетании с многомерным анализом применяли для разработки нового надёжного аналитического метода комплексного изучения спектральных профилей семи эталонных образцов микропластика и реальных образцов микропластика после воздействия факторов окружающей среды. Помимо идентификации уникальных рамановских пиков отдельных видов микропластика, их полные спектры разделяли с помощью анализа главных компонент (PCA) и линейного дискриминантного анализа (LDA). При классификации методом опорных векторов (SVM) точность превышала 98% для полипропилена, полиэтилентерефталата, поливинилхлорида, поликарбоната и полиамида и 70% для полиэтилена высокой и низкой плотности. Реальные образцы микропластика, образовавшиеся при разрушении контейнеров для снеков, бутылок для минеральной воды, бутылок из-под сока и флаконов для лекарственных препаратов, также сопоставляли с соответствующими химическими компонентами с помощью SVM; общие показатели чувствительности, специфичности и точности составили соответственно 98,1%, 99,4% и 99,1%. Кроме того, после воздействия факторов окружающей среды диаграммы оценок PCA-LDA в одномерном представлении по-прежнему позволяли различать типы микропластика, а точность разработанной классификации методом SVM в условиях, приближенных к реальным, составила 96,75%. Эти результаты подтверждают, что рамановская спектроскопия в сочетании с многомерным анализом является эффективным инструментом для различения типов микропластика и изменений, связанных с воздействием факторов окружающей среды, и обладает значительным потенциалом для автоматического обнаружения микропластика.