机器学习优化的微色谱柱离子交换色谱法测定痕量砷实验

摘要

微色谱柱离子交换色谱法对学生操作规范化与熟练度要求较高。本文探索用机器视觉捕捉实验者柱上操作过程中时序行为数据的方法，并构建详尽的实验变量数据库。结合实验直接获取的数据，运用机器学习挖掘数据背后的规律，并基于数字孪生技术实时监测操作过程，以识别误差来源和影响结果稳定性的关键因素。设计成教学实验，培养学生应用数字化技术解决分析化学实验问题的能力。

关键词

机器学习 / 微色谱柱 / 痕量砷 / 机器视觉

基金资助

江西省高等学校教学改革研究省级课题(JXJG-23-6-34); 东华理工大学实验技术开发项目(DHSY-202313,DHSY-202511);东华理工大学教学改革研究课题(DHJG-23-33)