Micro-flow imaging for in-situ and real-time enumeration and identification of microplastics in water
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Microplastics (MPs) are emerging contaminants that have recently gained global attention. Current identification and quantification methods are known to be time-consuming, labor-intensive, and lack consensus on protocol standardization. This study explored the potential of micro-flow imaging (MFI) technology for rapid and in-situ identification and enumeration of MPs in water using two (2) MFI-based particle counters. Advantages, limitations, and recommendations for using MFI for MPs analysis were discussed. MPs with diverse physical (i.e., microbeads, fragments, fibers, and films) and surface (i.e., reflectivity, microporosity, color) characteristics were analyzed to understand the detection capabilities and limitations of MFI technology. Results demonstrated that MFI effectively automates most manually obtained particle features, such as size, color, object intensity and shape descriptors. It imparts consistency and reduces the subjective nature of results, thus enabling reliable comparison of the generated data. The particles can be further categorized based on their circularity and aspect ratio providing further insight into the shape and potential erosion of MPs in the environment. Transparent particles, often missed with other techniques such as microscopy, were detected by the MFI technology. The ability to assign particle IDs to MPs was an important advantage of the MFI technology that enabled the further investigation of selected MPs of interest. The limitations of the MFI technology were apparent in samples with high particle concentrations, with reflective MPs, and in the presence of bubbles. The color of the background against which the image was captured also influenced the detection accuracy. Procedural modifications during sample analysis and improvements in image analysis can assist in overcoming these challenges. MFI requires minimal sample preparation and gives real-time imaging data, making it a prime candidate for field monitoring in surface water systems in addition to laboratory analysis. With the potential application of machine learning and similar developments in the future, MFI-based particle counters are well-positioned to meet an important need in in-flow and real-time identification and enumeration of MPs.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle