Short-wave infrared hyperspectral imaging of microplastics: Effects of chemical and physical processes on spectral signatures and detection capabilities
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the performance of hyperspectral imaging (HSI) in the short-wave infrared (SWIR) band (900–1620 nm) coupled with perClass Mira software for rapid detection and polymer identification of microplastics (MPs). Various physical and chemical agents were applied to simulate MPs in environmental samples and test the limits and capabilities of SWIR-HSI under challenging conditions. Spectral signatures of seven different MP polymers (polypropylene, polystyrene, high-density polyethylene, low-density polyethylene, acrylonitrile butadiene styrene, thermoplastic elastomer, and thermoplastic polyurethane) were analyzed before and after treatment with physical and chemical agents (KOH, HNO 3 , SDS, NaOH, H 2 O 2 , Fenton's reagent, coating with oil and water, and heating to 100°C). Six different MP colours and two different size ranges (1–5 mm, 300–500 µm) were also included in the testing. Results showed that the degree of spectral alteration depended on size and polymer type. Appearance of a distinct peak near 1400 nm was observed on exposure to chemical agents (NaOH, Fenton's reagent, and H 2 O 2 ), likely attributed to the hydroxyl group. Polypropylene and polyethylene exhibited fewer spectral alterations compared to polystyrene and thermoplastics. Additionally, MPs in the smaller size ranges were more susceptible to chemical and physical agents, necessitating the inclusion of these variations in the training set. The visualization feature in perClass Mira shows immense promise in enhancing the classification algorithm, achieving an overall accuracy of 94.4 % in post-treatment samples. This study aims to establish a groundwork for rapid and efficient MP classification in environmental samples using SWIR-HSI technology. • MP detection and identification were studied with hyperspectral imaging. • Seven polymers in two size ranges were exposed to physical and chemical agents. • Spectral changes varied by polymer type, with PP and PE showing minimal effect • Higher spectral distortions in smaller size ranges highlight their role in training • PerClass Mira's visualization feature enhanced MP detection and identification
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».