Machine learning techniques for real-time UV-Vis spectral analysis to monitor dissolved nutrients in surface water
Notice bibliographique
Résumé
Ultraviolet-visible (UV-Vis) spectroscopy is a well-established technique for real-time analyzing contaminants in finished drinking water and wastewater. However, it has struggled in surface water because surface water such as river water has more complex chemical compositions than drinking water and lower concentrations of nutrient contaminants such as nitrate. Previous spectrophotometric analysis using absorbance peak at UV region to estimate nitrate in drinking water performs poorly in surface water because of interference from suspended particles and dissolved organic carbon which absorb light along similar wavelengths. To overcome these challenges, the paper develops a machine learning approach to utilize the entire spectral wavelengths for accurate estimation of low concentration of dissolved nutrients from surface water background. The spectral training data used in this research are obtained by analyzing water samples collected from the US-Canada bi-nationally regulated Detroit River during agricultural seasons using A.U.G. Signals' dual channel spectrophotometer system. Confirmatory concentrations of dissolved nitrate in these samples are validated by laboratory analysis. Several commonly used supervised learning techniques including linear regression, support vector machine (SVM), and deep learning using convolutional neural network (CNN) and long short-term memory (LSTM) network are studied and compared in this work. The results conclude that the SVM with linear kernel, CNN with linear activation function, and LSTM network are the best regression models, which are able to achieve a cross validation root-mean-squared-error (RMSE) less than 0.17 ppm. The results demonstrate effectiveness of the machine learning approach and feasibility of real-time UV-Vis spectral analysis to monitor dissolved nutrient levels in the surface watersheds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».