Анализ почвы на базе данных портативных РФА и Vis-NIR

По всему земному шару, есть достаточно много загрязненных участков почвы. Почва может быть загрязнена как природными, так и синтетическими металлическими и органическими соединениями и минералами.

По мере увеличения численности населения, возрастает необходимость восстановления загрязненных земель. Тем не менее, отсутствие экономически эффективных решений является одним из препятствий для восстановления почв. Исследователи ищут новые технологии (или комбинации технологий), которые могли бы ускорить и упростить процесс восстановления.

Профессор Дэвид К. Вайндорф (факультет науки о растениях и почве Техасского технического университета, ТТУ) и доцент Сомсубхра Чакраборти (Индийский технологический институт, Харагпур, Индия) разработали экономичное и портативное решение для анализа почв, объединяющее две технологии: спектроскопию в видимой и ближней инфракрасной области (Vis-NIR) и рентгеновскую флуоресценцию (РФА).

Их прогнозирующая модель устанавливает связь между спектрами диффузного отражения Vis-NIR и элементными данными, полученными РФА. Как это работает:

Понимание связи между данными Vis-NIR и РФА для анализа почвы

Для тех, кто незнаком с технологией Vis-NIR, данный метод использует излучение в видимом и ближнем инфракрасном диапазоне (подобно фонарику) на почву. Часть света отражается обратно к контактному датчику, а затем по оптоволоконному кабелю передается в спектрорадиометр (расположенный в рюкзаке), который точно определяет длину волн отраженного света от 350 до 2500 нм с интервалами 1 нм.

Параллельно, РФ-анализатор собирает данные элементного анализа. Затем, используются алгоритмы машинного обучения (н-р, регрессия случайного леса, усиленное дерево регрессии), объединяющие наборы данных для прогнозирования аналита.

По существу, спектр Vis-NIR используется в качестве первичных данных моделирования, тогда как данные РФА добавляются в модель в качестве вспомогательных исходных данных. Опыт показал, что комбинирование данных позволяет получить более точную картину, чем использование какой-либо одной технологии в отдельности.

Возможности обнаружения двух технологий являются комплементарными. Vis-NIR очень чувствителен к влаге и компонентам органического углерода. С другой стороны, РФА обеспечивает надежное обнаружение элементов экологического/агрономического значения (н-р, биологически значимые элементы, тяжелые металлы).

Эти методологии применяются во всем мире в самых разных областях: от анализа рудников и полигонов до мониторинга нефтяных утечек и разливов.

Отмеченное наградой открытие

Это открытие не осталось незамеченным. В 2018 г., Вайндорф и Чакраборти выиграли патент на определение свойств почвенного образца с использованием технологий Vis-NIR и РФА. У них есть несколько других патентов, активно рассматриваемых для соответствующих технологий/достижений.

Работа Вайндорф/Чакраборти была отражена во многих научных публикациях и привела к активному сотрудничеству с Инженерными войсками США и НАСА. Вот два значимых исследования:

• Разработка гибридного метода проксимального зондирования для быстрой идентификации загрязненных нефтью почв
• Синтезированное использование Vis-NIR DRS и PXRF для оценки почв: содержание общего углерода и общего азота

Так какой же инструмент РФА выбрал д-р Вайдорф для своего исследования? Мы с гордостью сообщаем, что это наш портативный РФ-анализатор Vanta ™.

Посмотрите видео, предоставленное нам ТТУ, где д-р Вайндорф объясняет, как он использует РФ-анализатор Vanta в комбинации со спектрометром Vis-NIR для оценки состояния окружающей среды.

Подробнее об анализе почв и экологическом мониторинге с помощью РФА, см. на странице Vanta для оценки состояния окружающей среды .

См. также

Скрытая опасность: анализ грунта садовых участков на содержание свинца

Брошюра: Vanta для оценки состояния окружающей среды

Изучение причин климатических изменений за Северным полярным кругом с помощью портативного РФА